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郭长征也笑著举起杯子。
两个玻璃杯在空中清脆地碰在了一起。
又吃了一会，楚一航拿著餐巾纸擦了擦络腮鬍子上的红油。
两人刚刚吃了不少辣子鸡，额头上满是汗水。
八卦聊得差不多了，饭桌上的气氛也从最开始的客套变成了熟络。
郭长征放下筷子，端起水杯喝了一口温水，清理了一下嗓子。
“咱们这瓜也吃完了，该聊聊正事了。”
郭长征把话题拉回了这次的高校科研课题。
楚一航虽然平时不修边幅，但一谈到技术和工作，態度非常端正。
这也是盛夏科技內部的技术人员共性，代码和逻辑容不得半点含糊。
“我这次申报的课题方向是人工神经网络在图像分类中的应用。”
郭长征切入正题。
楚一航摸了摸下巴上的鬍子，认真听著。
“其实我之前一直很发愁。”
郭长征嘆了口气，“你知道搞我们这一行的痛点在哪里。”
“数据。”
楚一航脱口而出，直接指出了核心问题。
“没错，就是数据。”
郭长征拍了一下大腿。
“算法逻辑写得再好，没有海量的数据去投喂，最后训练出来的模型就是个弱智。”
郭长征抱怨道。
楚一航深有同感地点头。
“图像识別这个领域，现在学术界主流还在搞特徵工程，用支持向量机那些老套路。”
郭长征继续说道。
“大家都在手工提取图像特徵，效率极低，而且准確率一直上不去。”
“我认定神经网络才是未来，但是苦於没有一个庞大且標註清晰的图像资料库。”
郭长征说到这里，语气突然变得兴奋起来。
“不过，我今天下午查资料的时候，发现了一个绝佳的契机。”
“什么契机？”
楚一航也被勾起了好奇心。
“美国那边有个叫李飞飞的华裔教授，她搞了一个庞大的项目，叫imagenet。”
郭长征说道。
此时，有必要详细拆解一下这个名为imagenet的庞然大物。
在2009年这个时间节点，人工智慧正处於一个不上不下的尷尬期。
传统的专家系统和逻辑推演已经走到了死胡同。
机器学习虽然兴起，但大部分学者都在研究如何精雕细琢算法本身。
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