Готовый перевод From University Lecturer to Chief Academician / От преподавателя университета до главного академика: Глава 24

В офисе.

Сигбан и Элвин вместе работали над диссертацией.

Он просто прочитал введение и сразу понял, что статья может помочь улучшить модель данных и алгоритм.

Сигбан отличается от Элвина. Он не будет медленно сам учиться, а просто позовёт ещё нескольких человек: "Все отложите то, чем занимаетесь, и взгляните сначала на это".

С этой точки зрения прошло более двух часов.

Они также пришли к выводу: "Этот метод, помогающий в построении модели данных, действительно выполним".

"Согласно этому методу, чем больше данных, тем выше эффективность и точность, но когда данных меньше, он неприменим".

"Сложность заключается в структуре исходной модели. Мы не можем опрокинуть исходную структуру и использовать этот метод для ее реконструкции".

"Метод новый, но применять его нелегко".

Сигбан руководит основной группой алгоритмов, и нескольких сотрудников, работающих под его руководством, можно назвать элитой центра Ru0026D.

После тщательного изучения и обсуждения они получили базовое понимание метода построения, упомянутого в статье, и могут сделать вывод о ситуации после использования.

Наконец, Сигбан сделал вывод: "Вообще говоря, для задач анализа данных, чем больше данных, тем ниже точность".

"Этот режим не является исключением, но точность падает очень медленно. Например, для ста данных режим построения, который мы используем, имеет показатель правильности 99,9%. Если это десять миллиардов данных, то он станет восемьдесят процентов".

"Используя эту модель для построения алгоритма, показатель правильности 100 данных составляет всего 90%, а показатель правильности 10 миллиардов данных не будет ниже 85%".

"Этот метод построения модели действительно очень значим, но с точки зрения применения его все еще нужно изучать медленно".

"Многие из статей являются просто общим введением, но этот метод не представляет проблемы. Может быть, мы можем попробовать его. Если есть подходящий проект, мы можем использовать этот метод".

...

Америка, Калифорния, Сан-Франциско, Центр исследований и разработок Google Ru0026D, Лаборатория данных и приложений данных.

Блейк-Джонс сидит в офисе. Он проработал в Google одиннадцать лет и участвовал в таких проектах, как настройка алгоритмов, улучшение системы Android и искусственный интеллект. Он чрезвычайно опытный и высококвалифицированный инженер-алгоритмист.

Сейчас он смотрит на упорядоченные журналы по компьютерам.

На нем было три подряд статьи, которые привлекли его внимание. Он нахмурился и долго читал их. Он счел, что метод, описанный в нём, очень интересен, поэтому просто сделал фотографию и поделился ей с группой коллег: "Все, взгляните на это, новая. Метод построения модели данных".

"Я взглянул на это, это очень интересно".

Вскоре.

Несколько коллег, которые не заказывали, попросили Блейк-Джонса сфотографировать и отправить ещё несколько снимков, желательно все статьи.

Блейк-Джонс попробовал функцию извлечения текста из изображений и обнаружил, что, когда дело доходит до математического контента, многие из них были извлечены в беспорядке, поэтому он просто сделал снимки один за другим с горьким лицом.

Этот инцидент должен был остаться в прошлом.

Днём менеджер технического отдела нашёл Блейк-Джонса и других и серьёзно произнёс: "Блейк, я тоже читал то, что вы опубликовали. Это очень интересно, и самое главное, это может быть очень ценным".

"Мы должны отнестись к этому серьёзно".

"Ребята, отложите текущую работу и изучите это вместе. Этот метод может повысить нашу эффективность..."

...

То же самое происходило в научно-исследовательских центрах нескольких крупных интернет-компаний и даже в государственных центрах управления данными и информационных центрах.

Когда появляется совершенно новый метод построения модели данных, который можно применять для анализа массивов данных и повысить эффективность и точность, он определённо будет цениться интернет-компаниями и информационными центрами.

Всего через день эту новость получила и страна.

Фэн Юли, директор технологического департамента Центра больших данных R&D корпорации Abayun, получил отчет от своих иностранных сотрудников:

В статье, опубликованной в новом номере «Вычислительной математики и информационной инженерии», представлен новый метод построения модели данных.

«Заслуживает внимания!»

Особое внимание уделяется отчетности сотрудников.

Онлайн-заказ и просмотр будут отложены на три дня, и в Китае пока нет возможности увидеть его, но есть много способов обойти эту задержку.

Фэн Юли быстро получил весь текст тезисов и вместе с несколькими высококвалифицированными техническими специалистами тщательно проанализировал их.

В то же время Фэн Юли пришла в голову идея: «Автор статьи является преподавателем университета Сихай. Он, должно быть, выдающийся талант, если способен разработать принципиально новый метод построения модели данных».

«Самый простой и прямой способ — пригласить его работать в Abayun».

«Он талант, а таланты — это то, в чем Abayun больше всего нуждается».

«Если этот метод будет осуществим, это будет идеально для соответствующих приложений и для доработки и улучшения основного алгоритма под его руководством».

...

В то время как влияние статьи постепенно росло, Ван Хао пока не чувствовал его. Он завершил совместные с Чжан Чжицяном исследования по «Выражению неотрицательной факторизации матрицы Коши», и они передали статью Чжан Чжицяну для публикации.

Затем он расслабился.

Он сидел в своем кабинете и пил кофе, болтая с коллегами о семейных делах, сплетнях, которые ходят по университету, и даже о мужчинах и женщинах.

На следующий день был четверг, и первая половина дня прошла достаточно спокойно.

Ван Хао включил компьютер и взглянул на задачу 2. Как он и предполагал, он обнаружил, что показатель вдохновения был всего «33». «Похоже, проведение исследований — это непросто».

«Даже при одинаковой сложности исследований скорость получения очков вдохновения различается».

«В исследованиях, связанных с преобразованием Фурье, показатель вдохновения растет относительно быстро, а в исследованиях по «проблеме Коши» — медленнее...».

«Вероятно, это связано со многими факторами, такими как содержание обучения, уровень студентов, их мышление и так далее».

Ван Хао слегка вздохнул и просто решил изучить «частное дифференциальное уравнение». Показатель вдохновения при исследовании «частных дифференциальных уравнений» превысил 70 баллов. Как только будет достигнуто это значение, можно будет приступать к исследованиям.

Однако прогресс был медленным.

Приблизительно два часа непрерывной самоотдачи можно описать как «безрезультатные», так как не было решено ни одной задачи.

«Сложно!»

«Показателя вдохновения недостаточно, что говорит о том, что знаний и идей не хватает для завершения исследований. Без размышлений решить задачу будет слишком сложно!»

Он просто сменил вид деятельности.

Разработал план урока!

Другие преподаватели сосредоточены на R&D и написании статей, но для Ван Хао преподавание является основой. Он надеется и дальше совершенствоваться в преподавании, не для того, чтобы научиться доносить до студентов смысл знаний, а для того, чтобы направлять студентов на то, чтобы они учились больше и размышляли больше.

Это очень важно.

Когда студенты могут поразмыслить больше, они могут передать больше знаний и вдохновения.

«Направлять студентов на размышления...».

«Как направлять их?»

«Лучше всего — тема лекции. Если речь идет об основных знаниях, как можно сделать содержание более побуждающим к размышлению?»

Некоторое время он не мог придумать ничего.

Ван Хао поспрашивал коллег в кабинете, обратился к Чжоу Цинюань и узнал, что старым профессором был...

Ван Хуаньсинь.

Ван Хуаньсиню пятьдесят девять лет, но он по-прежнему только доцент, в основном из-за отсутствия научных прорывов. Большинство его опубликованных работ посвящены преподаванию. Он считается в университете признанным отличным старшим преподавателем. Во всем есть исключения.

Жаль только...

Независимо от того, насколько хорошо преподавание, трудно продвигать его по должности. Он до сих пор не стал ординарным профессором.

У людей в офисе были разные сплетни, и Чжу Пин уверенно сказал: «Школа планирует воспользоваться популярностью «отмены тезиса» и хочет продвинуть Ван Хуансиня на должность ординарного профессора, преподающего профессора».

Это большая редкость.

Ван Хао знал, что у Ван Хуансиня очень сильные преподавательские способности, поэтому он пошел на его занятие во второй половине дня и нашел его после занятий, чтобы обсудить вопросы преподавания.

Ван Хуансинь очень тепло отнесся к Ван Хао и со вздохом сказал: «Я действительно не ожидал, что найдутся еще люди, которые могут поговорить со мной о проблемах преподавания».

«Теперь молодые преподаватели, вроде тебя, только и думают об исследованиях и статьях, но, в первую очередь, учителя должны обучать студентов, а хорошо обучить студентов — это наш приоритет!».

«Если ты добиваешься хороших результатов в исследовательской работе и пишешь хорошие статьи, то тебе лучше быть исследователем в лаборатории, чем писателем».

Ван Хао согласно кивнул: «Я просто надеюсь хорошо обучать студентов и повышать эффективность занятий».

Ван Хуансинь был очень рад и начал активно делиться своим педагогическим опытом.

Ван Хао поднял вопрос «как направлять мысли студентов» и даже подробно привел несколько примеров в качестве иллюстрации.

Они беседовали больше часа.

Только когда Ван Хао заметил, что Ван Хуансинь немного устал, он поблагодарил его и ушел. Он чувствовал, что получил много знаний и освоил несколько приемов для решения проблемы «направления мыслей студентов».

В итоге можно даже написать научную работу по «преподаванию».

Однако в его мышлении по-прежнему преобладает логика. Когда дело доходит до обобщения и написания статей, он сразу же задается вопросом: «Принуждая студентов больше думать, можно не улучшить эффект обучения».

«В рамках преподавания основного содержания достаточно, чтобы студенты запомнили и поняли материал. Так как же определить и направить размышления студентов, чтобы это дало больше знаний и вдохновения? Может быть, первоначальный метод преподавания лучше?».

Это неопределенно.

Ван Хао придумал способ проверки: «Если ты читаешь лекции только нескольким студентам, у которых примерно одинаковый средний IQ, и им трудно усваивать содержание материала».

«Применив два метода и сравнив два материала примерно одинаковой сложности, возможно, можно будет определить, какой метод лучше?».

«Но кого мне найти? Глупых учеников, глупых учеников...».

Ван Хао не переставал повторять слова «глупый ученик», и в его голове возникли две девушки — толстая и худая.

http://tl.rulate.ru/book/94600/3966625