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第1335章 不确定性到确定性的转化（第2页）

过去的算法，是数学、逻辑学的思路。即有了前一个节点，然后根据数学逻辑，推演到了下一个点，一个点变为两个点，就完成了拓展。把图片中所有的点都处理、扩展一遍，图片的放大就完成了。

可这是个确切的过程。

选择的节点得是确定的，才能衍生出第二个点。

如果第一个节点都是模糊的、不确定的，就算数学公式、逻辑思路再正确，也没用啊，巧妇难为无米之炊。

新的大数据下的图像处理思路，应用到的是统计学算法。

比如，有两条路，都可以到达终点，运动员选择哪一条路耗时更短？

传统的思路，就要通过数学和逻辑学上的计算。

计算路程长度，运动员的速度，以及运动员的状态、耐力、加速度、减速度、摩擦力所影响的摔倒几率等等。

拿出一套极复杂的公式出来。

可是，如果过来的运动员是没有腿的残疾人，或者盲人怎么办？过去的这套公式就都没用了。

统计学的思路就很简单了。

两条路，不管是正常人、残疾人，还是自行车、汽车，都无所谓，统计数据就好了。左边这条路测算1万次，右边这条路测算1万次。

经过测试，左边赢了8000次，右边赢了2000次，结果就出来了。

选择左边这条路耗时更短！

应用在模糊照片的清晰化处理上，就是大数据下的统计学。

比如一个模糊化的鼻子，原始形象是什么样？

统计就好了。

选1万个不同种类的鼻子，然后进行模糊化处理。模糊化处理后的鼻子，哪个跟模糊照片中的鼻子点位重

合最高，就是哪个。

不过，想实现这一点非常复杂。

只要是大数据，就一定会涉及算力的问题。想处理、统计这么多的数据，普通的电脑根本没戏，一启动就死机。

汤教授道：“过去的图片处理，始终没能超越人眼的范畴，想要靠着计算机突破人眼的极限，除了大数据和人工智能相关技术的理解之外，还离不开强大的算力。”

周不器笑道：“算力不成问题，紫微星的云计算业务已经趋近成熟。如果实验室应用，我还可以帮你们跟联想联系，使用他们的hpc。”

hpc就是high型的pc，即高性能计算机、超级计算机，算力很强大。

所采用的技术原理跟云计算差不多，都是并行的集群化工程。紫微星的杨振坤博士一手开发了飞天数据库，并为云计算业务提供了技术储备和支持。他在被挖到紫微星之前，在联想研究院时就主要做hpc方面的研究。

现在的联想超算不像十年后那样威震世界，能跑到全世界给人家搭设超算平台。不过在市场化应用的领域，目前已经达到了国内第一的水平。紫微星有一大一小两个超算计算机平台，大的是惠普，小的是联想。

这个多媒体实验室体量有限，帮他们搭一个小型的超算平台足够了。

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