第297章 科學技術進步獎提名(2)
刘繇：“卧槽，要是真这样的话我选择狗带。
灰哥这种强迫症，要是当导师的话不是分分钟逼疯学生……”
楚寒：“额，林灰有强迫症么，我怎么没感觉。
真遇到不一定吧，听说导师恨铁不成钢+强迫症的导师会帮着学生写论文……”
何思远：“……”
……
关于同学脑洞大开设想的情况，林灰倒是没那么多复杂的心思。
不过不得不说，林灰要是真有“在学术方面将现在这些陪跑者碾压”的恶趣味的话。
以林灰现在的成长速度，这种情况还真有可能发生。
不过林灰是没打算太浸润于学术方面的。
能够形成一定的学术号召力就完事了。
除了少部分人是真爱，多数人如果不是迫不得已，谁那么天天醉心学术。
反正两辈子加起来林灰在学术上的兴趣不能说完全没有，只能说相当有限。
……
而此时“11班在帝都”群里大家的讨论你一言我一语不知不觉就歪楼了。
此时群里面，何思远感慨道：“这么说以后在帝都就剩下我、曹海超、楚寒还有张楠我们四个了么？
这样的话好无聊欸……而且现在这样的话群名似乎也名不副实了。”
刘繇：“知足吧，好歹帝都也有好多咱们高中同学，平时出去玩也能有个伴，不像我在金陵形单影只……”
看到刘繇这话，林灰只想说太年轻太单纯了。
平时出去玩，不存在的。
大学虽然看起来很轻松，但经常充斥着各种乱七八糟的破事。
想平时有很多机会玩基本是不存在的。
当然了，也分人。
对于部分人而言。
只要胆子大，一周七天假。
当然虽然大学是可以“一周七天假”这样度过。
但林灰个人是不提倡这么过的。
人生只有一次，生命短暂多舛。
虽然也不一定是非说要分秒必争时刻像上发条的闹钟一般。
但林灰觉得可以浪费时间去挥霍光阴依然是可耻的。
与其沉溺于过去的辉煌而屈服于现实的安稳。
还不如尝试一些新的可能。
沉迷于短期成就感缺乏规划不做长期投入跟慢性自杀也没啥区别。
毕竟通常来讲只有那些长期的努力才能看到回报的事情，才会让人生拥有质的飞跃。
总之，林灰是觉得纵然有无数个沉沦的理由，还是积极昂扬才是青春的主旋律。
心念及此，林灰不免也在反省自己。
对于林灰自己来说，难道林灰将来的一生只有沉醉于各种搬运么？
搬运各种东西或许会带来一些短期成就感。
但这些东西对林灰的人生也没什么多余的变化啊。
或许短时间内林灰可以靠着“搬运”来攫取财富和名声。
但林灰长期可不想一直靠着做“搬运工”来过活。
以后终究是要走出不同的路的。
但究竟该走什么样的路呢？
林灰有模湖的想法，但是没确切的答桉。
甚至连未来将去往何方呢？
林灰太具体也说不清。
林灰不由得陷入了沉思。
虽然不想一直依靠着搬运来过活。
但现在一个很悲催的事实就是哪怕只是“搬运”这项很枯燥的工作。
似乎很多东西也不是说搬就能搬的。
以前不久林灰所心心念念的标注数据和暗数据来说。
这类东西虽然拥有很大的直接价值以及附带价值。
但林灰想进行搬运也很困难。
且不说是国内相关的法律方面几乎于一片空白。
就算是纯粹技术角度来说，也有很多麻烦。
林灰清楚很多常用数据挖掘手段。
就拿前世挖掘数据比较常用的基于AI和云计算的大数据挖掘方法。
从名字上看这种很烂大街的数据挖掘方式就用到了前世最热门的计算机/互联网领域的三个概念。
——人工智能、大数据、云计算。
也确实如此，这种基于AI和云计算的大数据挖掘数据的方式跟以上三者息息相关。
暗中这种方法进行数据挖掘。
首先要应用到与多个在线服务终端有通信连接的云端服务中心。
在利用这种方法进行数据挖掘的时候还要获取针对在线云计算项目的大数据决策信息当前所能执行的大数据服务控件所对应的大数据挖掘业务的挖掘评价指标信息。
在具体进行数据挖掘的时候，还要提前配置人工智能模型。
至于为什么要配置人工智能模型？
因为只有配置了人工只能模型，根据预先配置的人工智能模型才能实现对所述挖掘评价指标信息进行指标分类。
如此才能更容易的获得指标分类结果。
搞到指标分类结果还不算完。
在此基础上还要进一步将指标分类结果搞成多个指标分类集。
再从指标分类所分成的多个指标分类集分别提取对应的指标分类挖掘特征。
如此才能实现高效而精准的挖掘。
未来如果想要实现高效的大数据作业效率。
在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。
还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。
而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
并在此基础之上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
这还不算，再之后还要构建对应的挖掘服务拓扑图谱。
根据构建的所述挖掘服务拓扑图谱。
如此才能分别确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程。
确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程之后。
根据各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程以及所述多个指标分类集之间的具有主题类别标识的主题实体关系。
方可以执行所述指标分类结果中各个指标分类集对应的大数据挖掘进程。
林灰上面的步骤已经是相当之概略了。
实际上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式构建对应的挖掘服务拓扑图谱的步骤时远不止于几句话所描述的得这么简单。
实际上在涉及：
如何确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式？
如何将同一类挖掘服务模式所覆盖的各个目标指标分类集划分为一个挖掘服务分布图谱？
如何根据每一个挖掘服务分布图谱内的分布热力图将分布热力图匹配预设热力特征的挖掘服务分布图谱的分布范围缩小并将分布热力图小于预设数量阈值的挖掘服务分布图谱的分布范围扩大得到调整后的各挖掘服务分布图谱？
这些问题都不是那么容易能一蹴而就的。
很多事情就是这样，尽管林灰很多事情主见都蛮正的，想得也都很清晰。
但实际上执行起来就是特么的很麻烦。
钱难挣，屎难吃。
想要按部就班的执行确实要废很多的周折。
所以说现在考虑以后还继续不继续这样枯燥的搬运没啥意义。
so，“搬运”虽然听起来很low，搬运玩明白了似乎也很牛逼啊。
反正林灰是觉得能将前世林灰所知晓的信息搬运的差不多的话。
届时林灰本身的能力应该也可以碾压大概99%现下时空的“土着”人了。
这种情况下虽然长久来看林灰是要走出不同的路的。
但对于当下的林灰来说，此时走好脚下的路就足够了。
至于不同的路么，慢慢拔高自身的高度，以后会自然而然找到不同的路的。
……
灰哥这种强迫症，要是当导师的话不是分分钟逼疯学生……”
楚寒：“额，林灰有强迫症么，我怎么没感觉。
真遇到不一定吧，听说导师恨铁不成钢+强迫症的导师会帮着学生写论文……”
何思远：“……”
……
关于同学脑洞大开设想的情况，林灰倒是没那么多复杂的心思。
不过不得不说，林灰要是真有“在学术方面将现在这些陪跑者碾压”的恶趣味的话。
以林灰现在的成长速度，这种情况还真有可能发生。
不过林灰是没打算太浸润于学术方面的。
能够形成一定的学术号召力就完事了。
除了少部分人是真爱，多数人如果不是迫不得已，谁那么天天醉心学术。
反正两辈子加起来林灰在学术上的兴趣不能说完全没有，只能说相当有限。
……
而此时“11班在帝都”群里大家的讨论你一言我一语不知不觉就歪楼了。
此时群里面，何思远感慨道：“这么说以后在帝都就剩下我、曹海超、楚寒还有张楠我们四个了么？
这样的话好无聊欸……而且现在这样的话群名似乎也名不副实了。”
刘繇：“知足吧，好歹帝都也有好多咱们高中同学，平时出去玩也能有个伴，不像我在金陵形单影只……”
看到刘繇这话，林灰只想说太年轻太单纯了。
平时出去玩，不存在的。
大学虽然看起来很轻松，但经常充斥着各种乱七八糟的破事。
想平时有很多机会玩基本是不存在的。
当然了，也分人。
对于部分人而言。
只要胆子大，一周七天假。
当然虽然大学是可以“一周七天假”这样度过。
但林灰个人是不提倡这么过的。
人生只有一次，生命短暂多舛。
虽然也不一定是非说要分秒必争时刻像上发条的闹钟一般。
但林灰觉得可以浪费时间去挥霍光阴依然是可耻的。
与其沉溺于过去的辉煌而屈服于现实的安稳。
还不如尝试一些新的可能。
沉迷于短期成就感缺乏规划不做长期投入跟慢性自杀也没啥区别。
毕竟通常来讲只有那些长期的努力才能看到回报的事情，才会让人生拥有质的飞跃。
总之，林灰是觉得纵然有无数个沉沦的理由，还是积极昂扬才是青春的主旋律。
心念及此，林灰不免也在反省自己。
对于林灰自己来说，难道林灰将来的一生只有沉醉于各种搬运么？
搬运各种东西或许会带来一些短期成就感。
但这些东西对林灰的人生也没什么多余的变化啊。
或许短时间内林灰可以靠着“搬运”来攫取财富和名声。
但林灰长期可不想一直靠着做“搬运工”来过活。
以后终究是要走出不同的路的。
但究竟该走什么样的路呢？
林灰有模湖的想法，但是没确切的答桉。
甚至连未来将去往何方呢？
林灰太具体也说不清。
林灰不由得陷入了沉思。
虽然不想一直依靠着搬运来过活。
但现在一个很悲催的事实就是哪怕只是“搬运”这项很枯燥的工作。
似乎很多东西也不是说搬就能搬的。
以前不久林灰所心心念念的标注数据和暗数据来说。
这类东西虽然拥有很大的直接价值以及附带价值。
但林灰想进行搬运也很困难。
且不说是国内相关的法律方面几乎于一片空白。
就算是纯粹技术角度来说，也有很多麻烦。
林灰清楚很多常用数据挖掘手段。
就拿前世挖掘数据比较常用的基于AI和云计算的大数据挖掘方法。
从名字上看这种很烂大街的数据挖掘方式就用到了前世最热门的计算机/互联网领域的三个概念。
——人工智能、大数据、云计算。
也确实如此，这种基于AI和云计算的大数据挖掘数据的方式跟以上三者息息相关。
暗中这种方法进行数据挖掘。
首先要应用到与多个在线服务终端有通信连接的云端服务中心。
在利用这种方法进行数据挖掘的时候还要获取针对在线云计算项目的大数据决策信息当前所能执行的大数据服务控件所对应的大数据挖掘业务的挖掘评价指标信息。
在具体进行数据挖掘的时候，还要提前配置人工智能模型。
至于为什么要配置人工智能模型？
因为只有配置了人工只能模型，根据预先配置的人工智能模型才能实现对所述挖掘评价指标信息进行指标分类。
如此才能更容易的获得指标分类结果。
搞到指标分类结果还不算完。
在此基础上还要进一步将指标分类结果搞成多个指标分类集。
再从指标分类所分成的多个指标分类集分别提取对应的指标分类挖掘特征。
如此才能实现高效而精准的挖掘。
未来如果想要实现高效的大数据作业效率。
在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。
还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。
而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
并在此基础之上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
这还不算，再之后还要构建对应的挖掘服务拓扑图谱。
根据构建的所述挖掘服务拓扑图谱。
如此才能分别确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程。
确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程之后。
根据各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程以及所述多个指标分类集之间的具有主题类别标识的主题实体关系。
方可以执行所述指标分类结果中各个指标分类集对应的大数据挖掘进程。
林灰上面的步骤已经是相当之概略了。
实际上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式构建对应的挖掘服务拓扑图谱的步骤时远不止于几句话所描述的得这么简单。
实际上在涉及：
如何确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式？
如何将同一类挖掘服务模式所覆盖的各个目标指标分类集划分为一个挖掘服务分布图谱？
如何根据每一个挖掘服务分布图谱内的分布热力图将分布热力图匹配预设热力特征的挖掘服务分布图谱的分布范围缩小并将分布热力图小于预设数量阈值的挖掘服务分布图谱的分布范围扩大得到调整后的各挖掘服务分布图谱？
这些问题都不是那么容易能一蹴而就的。
很多事情就是这样，尽管林灰很多事情主见都蛮正的，想得也都很清晰。
但实际上执行起来就是特么的很麻烦。
钱难挣，屎难吃。
想要按部就班的执行确实要废很多的周折。
所以说现在考虑以后还继续不继续这样枯燥的搬运没啥意义。
so，“搬运”虽然听起来很low，搬运玩明白了似乎也很牛逼啊。
反正林灰是觉得能将前世林灰所知晓的信息搬运的差不多的话。
届时林灰本身的能力应该也可以碾压大概99%现下时空的“土着”人了。
这种情况下虽然长久来看林灰是要走出不同的路的。
但对于当下的林灰来说，此时走好脚下的路就足够了。
至于不同的路么，慢慢拔高自身的高度，以后会自然而然找到不同的路的。
……
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