沙勉之知道王浩也要做報告，還說和自己成為競爭對手，頓時感到有一點緊張。
他曾經是王浩的老師，但王浩早就不是『印象不深』的本科生了，能在東港大學上研究生、博士的人，都可以稱得上是精英人才，能留校東港大學的博士生，更可以說是『精英中的精英』。
哪怕是手下最看好的博士，帶過來參加stacs會議的徐傑，也不敢說能百分百留校東港大學。
東港大學，人才太多了！
王浩還屬於非常傑出的哪一種，不談材料實驗室的問題，他離開東港沒過幾個月，就完成了好多篇sci，有幾篇算法論文，都是在核心期刊發表的，其中『傅里葉變換構建數學模型』的論文，在網際網路行業產生了不小的影響，可以促進大數據分析變得更快捷、精準。
這個水平可以說是頂尖的了。
但是，也正因為前一段時間的輿論，沙勉之知道王浩剛完成了幾項研究，最初見到王浩，根本沒想過他是來做報告的，只是覺得像是其他學者一樣，來stacs會議只是為了漲見識、學習，反倒和他一起的阮海龍，更像是來做報告的。
等和王浩、阮海龍分開以後，沙勉之一行人重新去了會議廳，到電子欄仔細找了一下王浩的報告。
「在最後，二廳，下午第一場。」王明坤快速瀏覽了一下，就找到了王浩的報告。
「大數相乘算法？」
王明坤思考著說道，「他才剛完成傅里葉算法相關的研究，估計就是個改善算法吧。」
他估計著，「小成果，運氣不錯，過稿了！」
「應該是這樣。」沙勉之思考著點了點頭，才剛完成一項重大研究，正常來說，不太可能快速完成另一項，大數相乘算法是個焦點問題，但幾十年都沒有突破進展，而對於算法的改善，提升特定情況下的效率，就只能歸在『小研究』行列中。
「王浩，估計就是開個玩笑吧！」沙勉之頓時笑著搖了搖頭。
旁邊的徐傑忽然開口問道，「沙老師，我不太明白，王浩不是數學博士嗎？他怎麼來參加計算機會議？」
沙勉之還沒有說話，王明坤則笑道，「小徐啊，你要是想在計算機的基礎研究方向走的更遠，必須要學好數學，最好是能學個精深。」
「數學，是計算機的基礎，不管是什麼算法，基礎都是數學。」
「如果你的數學好，計算機研究有成果很容易，反過來說，你只是計算機好，了解的多、能用出來，只能當個程序員，沒有辦法從事理論、算法的研究。」
沙勉之也笑道，「多聽聽王老師說的，所以我才讓你多看數學。」
徐傑瞭然的點頭。
當想到王浩的時候，不由得有些羨慕，對方比自己還小一歲，卻已經完成有影響力的研究，並且能在頂級會議做報告，能和沙勉之、王明坤平等對話。
而他，還只是個跟著導師的博士生。
……
第二天，會議正式開始。
王浩和阮海龍來的都很早，會場沒有特別安排座位，他們也沒有做得太靠前，只是在中間找了位置。
過了沒多久時間，沙勉之三人也到了，就直接走過來並排坐下。
上午報告都是在一號會議廳進行的，輪到一些『不被看好』的報告，才會在兩個會議廳一起進行。
等到了開幕時間後，會議組織方、主席，以及幾個委員評審相繼入場，隨後主席上台說了一大堆話，可以簡單總結就是『會議正式開始』。
stacs會議開幕並沒有那麼複雜，只是主席說了幾句話，對去年的會議進行總結，然後說一下今年的會議安排，接下來就宣布報告會正式開始。
第一個上場的是個年輕教授，大概只有三十歲左右，來自巴黎綜合理工大學。
琺國舉辦的會議肯定照顧下『自己人』，也是用一個『不怎麼重大卻挑不出錯』的研究，作為開場白讓會議正式進入正軌。
年輕教授說了個對於『在線算法-正則化雙重平均算法』的研究，內容聽起來有點意思，但只是研究有了一定進展，很難吸引在場學者的眼球。
二十分鐘，報告結束。
會場裡有些人禮貌的鼓掌，但多數掌聲都來自前排，來自會議的舉辦方、評審、特邀專家，後排的學者們連象徵性鼓掌都沒有。
他們對於『不感興趣』、『沒多大意義』的研究，不大喊一聲『下去』、『下去』，都已經很有禮貌了。
這就是真實的學術會議。
有實力才能贏得掌聲，沒實力就乾脆別上去，學者們可不懂『虛情假意的客套』。
王浩對於第一個報告也聽了幾耳朵，發現對自己沒什麼幫助，而且研發進展也很小，沒有比較出彩的地方，就和其他人一樣，也沒什麼興趣了。
等到了第二個報告的時候，他就非常專注的耐心聽了，甚至還用了一個『教學幣』。
其他人也同樣很認真的聽。
第一個報告等同於『做個開場』，第二個報告、第三個報告則都是比較重要的，是會場評審方認為是有『重大意義』的研究。
好多不需要作報告的學者，來參加會議的目的，也是聽取有重大意義的研究，專業性的頂級會議，也是漲見識、學東西的地方，新的研究方向、新的內容，可以讓學者們知道其他人在研究什麼，是怎麼樣完成的研究，就能夠開拓思考，找到與自己研發有關的靈感和方向。
王浩最看重三個報告，今天的第二場、第三場，還有明天上午第三場，也就是沙勉之和王明坤一起的研究。
現在進行的第二場，是一個牛津大學教授做的研究，是對於梯度下降算法計算複雜度的理論研究。
這是非常罕見的。
在應用研究的很多方面都依賴於一種名為『梯度下降』的算法，是一個求解某個數學函數最大/最小值的過程，從計算產品的最佳生產方式，到工人輪班的最佳安排方法，『梯度下降』算法都能派上用場。
但是相對於多方向的應用來說，相關理論研究卻稀少的可憐。
這位作報告的牛津大學教授，從『梯度下降算法在許多常見問題上效果不佳』，以及『梯度下降的很多工作都沒有涉及複雜性理論』兩個方向，以數學計算機的方式，研究各類情況問題中的交集問題，從而對於梯度下降算法進行了理論論證。
王浩聽得津津有味，論證中清晰的邏輯剖析，讓他感覺對於邏輯論證的把握都更清晰了。
另一個反應就是--
【任務二，靈感值+1。】
聽取了全程的報告，直接帶來了『任務二』一點靈感值收穫，明顯收穫是很巨大的。
雖然只有一點靈感值，但要知道，『任務二』是破解上帝之數，難度是a級別的，只是增加一點靈感值，也許會是很重要的提升。
牛津大學教授的報告獲得了一致讚嘆，完成的時候收穫了一致的掌聲。
沙勉之坐在了王浩的旁邊，忍不住感嘆道，「看來，想拿個最佳不容易啊！」他對自己的研究有信心，但要說壓制剛才的報告可不好說，還是要看會議評審組的看法。
下面就是第三場。
會議第一天的第二場、第三場都可以說是壓軸，有了剛才的精彩報告，好多人也期待其了第三場，上場的是來自芬蘭赫爾辛基大學的西彌斯-戈爾利克斯，以及他的同事阿爾馬洛夫。
報告的名稱則是『快速而準確的最小均方求解』，內容是對於最小均方算法，也就是lms算法的改進。
西彌斯-戈爾利克斯上台以後，就驕傲的宣布，「我們找到了一種最為快速、最為準確的最小均方求解方法，這種方法可以讓計算複雜度降低兩個數量級以上，並且不會損失精度和改善的數值穩定性。」
這句話說出來立刻引起會場一片譁然。
最小均方求解是許多機器學習算法的核心，能夠讓計算複雜度降低兩個以上數量級，可不是開玩笑的，那已經不是改善，而是『跨越式的進步』。
比如，計算一個問題需要一億次運算，下降兩個數量級就變成了一百萬次。
這顯然是質的飛躍。
西彌斯-戈爾利克斯開始認真講解說起來，他的同事阿爾馬洛夫則在旁邊做補充講解，他們提出了一個非常新穎的分治法，然後用離散傅里葉變換算法，充當整體構架的『掌舵』。
王浩聽到這裡頓時有精神了。
他感覺『掌舵』內容似乎有些熟悉，再繼續聽下去就明白過來。
後面的研究內容對於自己的『傅里葉變換輔助構建數學模型』，肯定是存在一定的借鑑和參考。
「抄襲？」
「不，應該說是應用。」
發表出來的論文內容，被用作其他研究的參考，也是很正常的事情，只要論文上帶上『參考文獻』就可以了。
這倒是沒關係。
不過王浩繼續聽下去，就不由得皺起了眉頭，他發現對方的研究是存在問題的，尤其牽扯到離散傅里葉變換算法，合併『分治法』支撐降低計算複雜度，到了兩個數量級就出問題了。
報告進行了一個小時左右，西彌斯-戈爾利克斯完成大部分講解，他講解的都是『大致方向』，也停下來休息了一下，也讓會場眾人做個消化。
其他人都在驚嘆報告成果，王浩則是喊了一句，「戈爾利克斯先生！」
西彌斯-戈爾利克斯馬上注意到王浩，疑惑問道，「這位年輕的先生，有什麼問題？」
會場眾人頓時看過來。
王浩站起來說道，「你的報告很精彩，我指的是前面，但是第二部分，用離散傅里葉變換對於整體計算進行構架，我認為，是有問題的。」
「離散傅里葉變換和你的『分治法』相結合，在計算超大數或是超多計算量時，比如，超過兆億次計算，所塑造承受的複雜性的核集，不可能把所有的解包含進去。」
「你是依賴caratheodory定理完成的構造，分治法本身沒有問題，但和離散傅里葉變換算法相結合，就會出現問題。」
「就是在第二部分，表徵凸包點開始……」
王浩用手指了一個方向。
西彌斯-戈爾利克斯沒有回頭，而是滿臉不屑道，「年輕人，你的導師呢？」
「這裡是stacs會議，你要為你說的話負責。」
王浩輕笑道，「我當然會為我的話負責。另外，我也是來作報告的，並沒有和『導師』一起。」最後一句是調侃說出來的。
他繼續道，「而且，如果沒有聽錯的話，從第二部分開始，你們的研究，主要是使用了我的方法。」
第五十一章 我當然會為我的話負責
