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大家都认真关注着台上这位年轻的、红着脸的年轻学者,哪怕他只有18岁,但是此时他的身影在众人眼里显得十分高大。
因为他在学术上的造诣,在机器学习方面那种丰富的、充满想象力的、拥有创造性的思路。
如果只有这种思路,那他的形象也没有那么高大。
但这小子刚刚现场完成了一个较为复杂的算法推演,虽然看起来还醉着酒,但是过程却十分严谨,推导过程完全没问题,这算法马上就能拿去用。
这让大家总是忍不住会去想许青山刚刚说过的,李白斗酒诗百篇的事情。
许青山刚刚把自己的行为定了一个高的调子。
隐隐有种思维天授的观感。
再加上许青山自己掏出来的东西也是实打实的前沿和有创造力,现场没有人会小觑他。
“杰西卡·戴维斯教授在哪里?”
6◇9◇书◇吧
“我在这!”
戴维斯也被自己的爱徒拉着来听许青山的演讲,但此时他目光灼灼,回应得很是热情。
“我想谈谈波达操纵的复杂性和算法,奥莉薇娅和我说过您在这方面很有见地,我想请您做个见证,来批评一下我的思路。”
“当然没问题,请。”
许青山朝着奥莉薇娅的方向迷迷糊糊地眨了眨眼,又继续说起了波达操纵的课题,这和概率统计的关联性较大,他更有想法。
“我们都知道,让两个人结成的联盟来操纵波达投票.np-困难的.这样的一个问题,我们应该作为一个近似问题,师徒最小化操纵者的数量。”
“从binpanetg和多处理器调度方面出的思路较为可行,我现场简单推导一下,随机生成的选举中,如何通过新方法找到最优操纵.邦奇,帮我拿一下电脑!”
许青山站在高台上侃侃而谈。
台下的学者多少会懂一些。
哪怕是不懂的,看看戴维斯教授的表情就知道了,台上的这家伙绝逼是个天才。
他看起来好像什么都懂,又什么都会。
不过事实上。
许青山只是针对性地在言而已,就算有人突然提问到他知识范围外的问题,他也会坦诚地说自己暂时还没有研究到那方面,只不过大家会下意识地忽略掉他的话,认为他是在谦逊。
事实证明。
当一个人在某些方面的表现太过于亮眼的话,就容易让人忘记了他在同一方面上的缺点。
“基于数据重构的文档摘要!”
“通过不定核学习sVm分类器!”
“纠正因果推断和统计推断里的选择偏差!”
许青山的思路和灵感就像是不要钱的一样,哗啦啦地往外流。
而这些灵感,就像是在放福利一样。
现场的学者们有遇到涉及自己擅长的部分,就会连忙举手出声想要抢下来和许青山的合作。
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