第2章 样品：復仇一號（2/2）

【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！】