“论文有我名，别管有用没用，说出去也好听……”

“额～～”

……

王浩确实不在意‘几作、几作’，一篇论文能挂好多作者，最重要的只有一作和通讯作者。

其他，还真只是挂个名，没什么实际意义。

当然了。

如果在很多论文上挂名，对个人还是有意义的，可以对外说‘参与了多少的研究项目’之类，履历就会变得很好看，但针对论文本身来说，就没有任何影响了。

王浩又完成了一篇研究论文，他倒是不用发愁投稿了。

张志强拿了个二作，顿时变得非常爽快，“我帮你选期刊，先找个核心的试试，审稿费和版费，我包了！”

他很大方的拍着胸脯。

王浩顿时觉得‘二作’没白付出，他就在发愁‘审稿费’和‘版费’问题。

上千美元、几千美元，可不是一笔小钱。

张志强不知道命中了王浩的软肋，他觉得是占了大便宜，一篇够资格投核心期刊的研究论文，挂个二作也是重要的个人履历了。

他忽然想到了个问题。

王浩发表在《计算机数学与信息工程》的三篇论文，以及刚刚完成的研究，都可以归类为信息学、算法论文，而他本人则是归属理学院的教师。

“是不是应该和院长说一下？”

“王浩就是计算机算法天才，短时间就完成了四篇核心论文，他应该在计算机学院，而不是理学院啊……”

……

论文，不止是论文。

更重要的是，它代表了科研成果，有价值的科研成果往往会产生巨大的影响。

芬兰，赫尔辛基，亚玛逊研发中心。

这座研发中心是亚玛逊科技公司在欧洲建立的第二座研发中心，拥有超过三千名科研人员，专注于大数据收集与数据分析，并探索量子计算服务技术。

尼尔斯－阿尔文，是技术部的一名高级雇员。

上午时间，他已经连续喝了三杯咖啡，再看向电脑屏幕还是有些困倦，就干脆放下手头上的工作，找一点其他东西看看，手边就有一份《计算机数学与信息工程》。

这是最新的一期。

阿尔文有看计算机论文的习惯，上面一些好的算法、想法，都能给他带来工作灵感，他打开了期刊目录，扫了一眼顿时注意到连续的三篇论文。

倒不是因为论文的标题，而是因为三篇论文是同一作者。

“王浩？”

“三篇论文同时发表，好厉害！”

“傅里叶变换辅助构建数学模型应用于数据分析……是个不错的想法。”

当涉及到专业性的问题，阿尔文顿时来了兴趣，他兴致勃勃的看了下去。

先是第一篇，随意的扫了几眼。

然后是第二篇……

只是看了个简单的介绍，阿尔文就停了下来，他把视线放在了审稿人评价上，“傅里叶变换全新的应用方式，对于超大规模数据分析非常有价值，在未来，它甚至可能会改变高端数据分析的框架模式。”

“布雷恩－德韦克教授？”

阿尔文知道德韦克。

德韦克是一名很优秀的教授，早年在量子计算机运行机制的研究上，做出了很多很重要的成果。

“德韦克，竟然说，会改变高端数据分析的框架，评价这么高，看来，它很有价值啊！”

阿尔文继续耐心的看下去，持续了一个小时都没有停下来，直到手边的电话响了。

是技术部经理西格巴恩。

西格巴恩质问道，“尼尔斯，你在干什么？是在偷懒对吧，我在通讯上喊了你好几次……”

“抱歉，看东西太专注了。”

阿尔文歉意的说了句，随后道，“不过，西格巴恩，我觉得你必须要看个东西，就是现在。”

“你在说什么？”

“一篇论文，算法论文，很重要，我认为，它也许能帮助我们提升提取、分析数据的效率。”

西格巴恩知道阿尔文不会乱说，他马上道，“好吧！我这就去找你！”

第二十四章 笨学生、笨学生！

办公室里。

西格巴恩和阿尔文一起研究着论文。

他只是看了个介绍，马上就意识到，论文可能会对改善数据模型、改善算法有帮助。

西格巴恩不同于阿尔文，他不会自己慢慢去研究，而是干脆喊了几个人过来，“大家放下手头的工作，先一起看看这个。”

这一看，就是两个多小时。

他们也得出了结论，“这种辅助构建数据模型的方式，确实是可行的。”

“按照这种方法来做，数据越多、效率和精准度越高，而当数据少的时候，就不适用了。”

“难点在于最初模型的构造，我们不可能推翻原本的构造，采用这种方法重新构造。”

“方法是新的，想应用却不容易。”

西格巴恩带领的是核心算法组，手下的几个员工可以说是研发中心的精英。

他们仔细研究讨论了以后，对论文上说的构建方法，已经有了基本的了解，并且能推断使用后的情况。

最后西格巴恩做了总结，“一般而言，数据分析问题，数据越多，精准度越低。”

“这个模式也不例外，但是精准度下降的速度很慢，比如，一百个数据，我们所采用的构建模式，正确率百分之九十九点九。如果是一百亿个数据，就变成百分之八十。”

“采用这个模式构建的算法，一百个数据，正确率只有百分之九十，而一百亿个数据，正确率也不会低于百分之八十五。”

“这种模型构建方式，确实非常有意义，但在应用上，还是要慢慢的研究。”

“论文上，很多只是介绍个大概，但方法是没问题的。我们或许可以试试看，如果有下个适合的项目，就能采用这种方法。”

……

阿迈瑞肯，加州，旧金山，谷歌公司研发中心，数据与数据应用实验室。

布莱克－琼斯正坐在办公室里，他已经在谷歌工作了十一年，参与过算法定制、安卓系统完善以及人工智能等项目，是个经验极为丰富、水平非常高的算法工程师。

现在他看着订购的计算机期刊。

上面有连续三篇论文吸引了他的注意力，他拧着眉头仔细看了好久，感觉里面说的方法非常有意思，就干脆拍了个照分享到了同事群组，“大家看看这个，新的数据模型构建方法。”

“我看了下，很有意思。”

很快。

好几个没订购的同事，就让布莱克－琼斯再拍照发几张图片，最好是把论文都发过来。

布莱克－琼斯试了下图片提取文字功能，发现牵扯到数学内容时，好多都提取的一塌糊涂，干脆苦着脸一张张的拍照。

这件事本来是过去了。

下午的时候，技术部经理就找到了布莱克－琼斯和其他人，认真的说道，“布莱克，我也看了你发的东西，很有意思，重要的是，也许很有价值。”

“我们必须重视起来。”

“伙计们，放下手头的工作，一起研究一下，这个方法也许能提升我们的效率……”

……

同样的事情，发生在好几个互联网大公司的研发中心，甚至是国家级别的数据控制中心、信息中心。

当出现一种全新的数据模型构建方式，可以应用于海量数据分析工作并提升效率和精准度时，肯定会受到互联网相关的公司、信息中心的重视。

仅仅一天之后，国内也收到了消息。

阿巴云集团公司的大数据研发中心，技术部总监冯友立收到了手下国外员工的汇报——

《计算机数学与信息工程》新一期刊登的论文中，介绍了一种全新数据模型构建方法。

“值得重视！”

员工汇报时特别强调。

网上订购浏览会延迟三天开放，国内暂时还没办法看到，但有很多办法能绕过延迟。