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他们会希望每一笔投入都能有产出,只有更大概率能有专利、技术产出,大规模的资金投入才不至于打水漂。
以“前期实验数据分析模糊”
为理由搁置合作,让夏国斌都感觉无话可说,因为实验数据非常的多、非常的复杂,他们只能整体或分块进行分析,从大方向把握数据指向,来说明研究的可行性。
这种方法从基础逻辑上,可以说就是没有意义的,不管怎么样进行分析,最终结果都会是‘研究可行性高’。
夏国斌知道想要达成合作,就必须解决实验数据分析问题。
但是,他做不了。
如此多的数据做分析,是非常专业地数据分析专家的工作,而类似领域的顶尖专家,他想请都不知道该请谁,只能去找认识的数学、计算机教授。
结果,全都被拒绝了。
每个拒绝的人都给出类似的理由,“数据太复杂,做不了。
即便是做了分析,也不一定能说明问题。”
同行业认识的人,则直白的说,“没有足够多的人手、足够高端的设备,前提的数据分析不会做的太精细。”
“只要有高端设备,问题就解决了一半儿,但即便是进入到真正的研究中,还是会存在海量数据的分析问题。
类似的研究想出成果,运气的成分很大。”
这就是问题所在。
夏国斌找了好多人都没有办法,
也没有找到确切的解决方案。
当知道王浩的数学论文,即将发表在《数学学报》上,再加上到国际计算机会议上拿奖,就干脆直接找过来了。
“情况就是这样。”
夏国斌叹气的说道,“我也是没有办法了,再想争取项目,就必须做精细的实验数据分析,才能有说服力。
这方面,我做不了,其他人也做不了。”
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