第2章 样品:復仇一號 重生2008:从助教逆袭为院士
【等级:白】
【註:等级由低到高划分为白,绿,蓝,紫,金】
【价格:1技能点】
【动態视觉处理智能摄像头】
【优势:基於脉衝神经网络(snn)架构,在恆定光照、背景纯净、目標物体运动匀速的环境下,可展现优异的低功耗和动態目標追踪能力】
【重大缺陷:环境適应性极差,抗干扰能力约为零】
【是否现在命名?】
吴辰思考了一下后,果断道。
“命名为復仇一號!”
【復仇一號命名完成】
【是否消耗1技能点,立即提取至现实世界?】
“是!”
【技能点不足,无法提取】
“操。”
吴辰很是纳闷。
他只得再次查看技能点的获取方式。
发表论文,这个就算走中文核心期刊的快发通道,也要一个月左右。
当然也有更快的,但吴辰不想在重活一世后留下什么学术污点。
完成常规教学任务,至少要等开学以后才可以。
解决实际工程难题,目前他还没有做课题的机会,所以也不行。
技术变现,虽然他脑子里有很多手段,但短时间內也不可能做到。
理论验证……
吴辰连忙查看细则。
【提出当前时间点未发表的技术理论並验证即可】
这个可行!
吴辰略微思索了一下,目光落在自己老旧的笔记本电脑上。
这是一台联想天逸f41m。
cpu是英特尔酷睿2双核t5750,內存原本只有2gb,被吴辰加到了4gb,显卡则是一张8400m gs!
放在2025,这玩意就算白给也不会有人要。
甚至在2008年,它也属於中低档次。
但用来跑一个最简单的理论模型还是可以的!
至於选哪个模型,吴辰思考了一阵后,很快便做出了判断。
既然给王宏发和拉夫罗夫的坑是无法落地的图像识別,那么他就用一个可以落地的方案好了!
於是他飞速写下了第二篇论文的標题。
《基於卷积神经网络的图像超解析度重建》。
这是2014年才完善的理论,很符合系统的要求。
確定好方向后,吴辰立即开始编写验证代码並运行,同时著手写对应的论文。
年轻十几岁的大脑,再加上丰富的经验,吴辰发现自己的工作状態非常好,竟像是回到了高中时的巔峰状態,论文中的各种知识点和案例都是信手拈来。
时间一分一秒的过去。
当太阳从天边升起又落下时,吴辰终於完成了验证部分。
虽然是重生者,但他还是忽略了一个问题。
8400m gs不支持cuda。
为了跑这个卷积神经网络模型,他竟然等了三天!
这三天中,除了抽空啃了几口麵包外,他几乎没有睡觉。
好在最终程序成功运行。
它输出了一张经过4倍放大的图片,其清晰度和细节保留度远超传统的双三次插值算法。
成了!
这个本应该出现在2014年的理论成果,现在提前六年问世!
吴辰瞪著布满血丝的双眼再次检查一遍后,终於沉声开口。
“系统,提交理论验证结果!”
【叮】
【基於卷积神经网络的图像超解析度重建理论,验证通过】
【因理论不完善,无法生成样品】
【奖励技能点:5】
【註:技能点可用於提升等级或购买样品】
【当前可用生產图纸:復仇一號】
【样品商城新增:復仇一號】
【恭喜宿主第一次获取技能点,获取1次抽奖机会!】