當前位置: 每日小說 重生異能 重生:我體內帶個臺式機 第87章 一來就放大招,這好嗎?

《重生:我體內帶個臺式機》 第87章 一來就放大招,這好嗎?

水木大學計算機系教授辦公室。

楊明德也有些意外,看著江,不知道江所說的,到底是什麼東西。

難不搗鼓出啥好算法了?

“我整了一個電池快充芯片,貴公司消費者業務,應該用得上。”江看著余勝東,隨后解釋道。

也算是瞌睡正巧送來了枕頭吧。

余勝東有些驚訝,“快充,多快的充?”

“理論上可以做到40w,但需要的材料技支持。不過,22.5w,只要現有電源適配改進一些,便可以實現。”

余勝東思考著微點點頭,“電池快充不是一個芯片的事,且不提你的產品在哪里,理論有沒有經過驗證,本能不能控制在可接范圍,就提快充,也是需要電源適配、充電線、手機電池端的共同提升。”

平靜地道,“不過,目前來說,市場上還沒有哪種快充技,首發的意義,便是引領。”

“你說得不錯,這確實是研發的意義。”余勝東笑了,“你搞這個芯片,應該建立了公司吧?”

“建了,但目前還在啟階段。”

“芯片流片過嗎?”

“正在流片。”

“……”余勝東哈哈一笑,“楊教授,你這學生當真是不得了,很有沖勁啊。”

楊明德搖頭苦笑道,“江,你也莫急,慢慢來。”

頓了下,道,“倒是我唐突了。”

“哎,我并不是這個意思。”余勝東手擺下,“你是楊教授的得意學生,我愿意相信你,我會安排兩個技員過來了解下技實現的可能。如果確實不錯,我想咱們再來談進一步的合作也不遲。”

Advertisement

表示同意,自己空口白話,能得到對方這樣的態度已經不錯。

當然,江也相信,多給他一些時間,芯片及控制系統這塊,都將品。

屆時,他自己也有挑人合作的能力。

但對華威公司,他一向是有好的。

余勝東離開前,給了江一個名片,“水木是人才輩出之地,你現如今雖然只是學生,但我依舊相信,未來的科技會是你們的舞臺。”

待人走了,楊明德這才問道,“好小子,你什麼時候還設計芯片了?”

“自己在電路設計上花了些時間自學。”江謙虛地道。

楊明德有些不懂了,搖搖頭,“那你到底是打算鉆研哪個方向?深度學習這塊,你已經有較高的水準了,等會兒還打算帶你去見下羅教授。”

“嘿嘿,老師,我能說實話嗎?”江帶著笑試問。

“說吧。”

“我都想學。”江誠實地道,“咱們系這塊,想學人工智能和大數據算法這塊,還想去微電子系那邊學芯片設計。”

楊明德有些頭暈,“小江啊,人的力是有限的。現在是社會化大分工時代,不可能一個人啥都通的。”

“哦。”江眨了眨眼。

我可能例外。

“你現在開公司了?”楊明德又問道。

“是,開了幾個了。一個游戲公司,楓火游戲;還有一個影視特效公司。”江面對楊明德,自然沒有什麼好瞞的。

楊明德對游戲不冒,“特效公司?怎麼又搞特效了?”

Advertisement

“這不是也學了件工程嘛,做了一個特效制作件。”江覺很正常。

“……”楊明德看出來了,這小家伙是真的不能用平常眼看待。

不過,富二代,又覺不像。

真是自己白手起家?

楊明德只能將江歸結為天才一類。

“人臉識別專利是歸學校所有,作為項目牽頭人,雖然有部分獎勵,但估計你是看不上的。”楊明德提醒道。

“我明白的,謝謝老師。”江衷心激。

有些學校的教授,把學生的研究果據為已有,還連個一作名字都不加的。

但楊明德不會,德高重,正是如此。

“走吧,我帶你去下羅教授那一下。”楊明德起了,隨后邊走邊說著,“績點這些你沒有問題,我記得你都是優吧。”

“是的。”

“論文算起來有2篇了吧?”

“三篇了,2篇是您指導下的,我就加了個名;我自己寫了一篇特效件方面深度學習算法的論文,也發表了。”江解釋道。

楊明德點頭,“那沒什麼問題了。”

不一會兒,兩人到了羅瑞華教授辦公室。

羅瑞華教授比楊明德要年輕不,長得高的,人也非常神。

“老楊,你來了。”

“老羅,給你送寶來了。”

兩位教授打了招呼,羅瑞華便看向了后面的江

旁聽過幾次他的課,自是認識他,不過羅瑞華對他卻不認識。

他經常到參加會議,研究也不固定在水木,想找他可不容易。

Advertisement

“羅教授,我是11級的江。”

大佬在前,江表現謙虛極了。

羅振華點點頭,“聽老楊說了好幾回了,說你在深度學習領域的鉆研很深,還把你的問題給我看了,確實不錯,有靈,也有悟。”

邊說邊坐下后,楊明德又道,“唉,要不是這小子喜歡的不是我鉆研方向,我都舍不得給你。”

老老實實做著乖寶寶,不問我就不說話。

“小江,聽老楊說得再多,我也要考考你。”羅振華手將手里頭一張白紙遞了過去。“就一個題目,半個小時,你能做到哪一步,算一步。”

“好的。”

雙手接過,又按羅振華說的,坐到了他的辦公桌上。

兩個大佬則是在沙發喝茶閑聊了起來。

一看,好家伙,我該答什麼?

【cnn(卷積神經網絡)中每一層的由多個map組,每個map由多個神經單元組,同一個map的所有神經單元共用一個卷積核(即權重)……由于使用的模型層數加深,往往會會遇到梯度炸、梯度消失、梯度彌散等問題而導致網絡退化。你認為該如何優化?】

有些無語,一來就放大招,這好嗎?

好在經過近一年的深度學習和神經網絡方面的鉆研,江倒不會看得發懵,手頭的筆下意識地在指尖繞著,電腦空閑的虛擬機拿出來直接開干。

把此前自己的一些想法,邊實驗,邊總結。

十分鐘后,江開始了作答。

“在2至若干層下設置殘差塊,定義為f(x)+x……如此,可以殘差與一個scale*scale的全1矩陣進行克羅克積進行擴充,使得采樣層的殘差的維度與上一層的輸出map的維度一致……”

在文字下面,江書寫著公式。

舒服的行楷、秀麗的字符在筆尖流下。

半個小時很快就結束了,但江方才寫到2/3左右。

這個解決的辦法,江初步在電腦中有些一個小想法,并進行了嘗試。

鬧鐘的倒計時響起,江停了下來。

“羅教授,您的題目太難了,我答了一些,時間關系,還有些沒有寫完……”江拿寫得滿滿的兩頁白紙遞了過去。

羅瑞華點點頭,接過一看。

很快就沉浸了下去。

誒,后面呢?

幾分鐘后,他看到了結尾。

“后面呢,有想法了沒?”羅瑞華有些急切。

“這不是時間到了嘛。”

“哎呀,管時間干嘛,時間有的是,快,把后面的想法也寫上。”說話間,親自拿了幾張白紙,又遞了上去。

楊明德在旁瞄了幾眼,有些欣

看樣子,這個苗子比自己想象中的,還要優秀一些呢!

猜你喜歡

分享

複製如下連結,分享給好友、附近的人、Facebook的朋友吧!
複製鏈接

問題反饋

反饋類型
正在閱讀: