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看完了各个手机厂商未来发展得计划之后,林风继续浏览着全息投影中的信息。

终于他找到了让他感兴趣的东西。

“千人计划。”顾名思义,就是培养千来名科技人才的计划,通过运用更高水平的仪器或者是材料,让这些刚刚毕业的研究生,本科生更好地认识世界,认识科学。

至于为什么不用研究生后面的人,第一原因是年龄,虽然说越老资历,经验越好,但终究不是那个能异想天开的年纪了。

纵观历史上的科技发展,很多重大理论和发明,都是科学家在年轻的时候发现的,最著名的牛顿,因为一个苹果察觉到了万有定律,爱因斯坦,也是年纪轻轻就提出了狭义相对论,麦克斯韦,在20到30岁之间,写出了麦克斯韦方程组。

这些不同世纪的伟人,都用他们年轻的智慧,开启了新的时代。

当然也可能会有人质疑了,因为他们的发现,都是通过观察自然,总结自然就可以发现的。

比如说万有引力,随处可见,只要发现,研究出来就不难。

电磁力,核力,也是随着科技不断地发展可以发现的。

而当今时代的科学愈来愈细分化,一个专业里,每个领域研究的方向都互不相同,想要将一个方向研究到极致也是非常困难。

但是,你想要研究这一个方向,你又要学习其他专业或者其他细分方向才行,就算你在一个科研小组里,有些理论知识也要自己去克服的。

典型的比如机器人与智能制造领域,一个机械-电子-IT跨领域人才带来的效率提升是要超过机械人才+电子人才+IT人才组成的三人团队,只是这种跨领域人才实在是太少了,一般这种人才出来工作起码得30岁,甚至35岁。

另一方面来说,资本家也更加青睐这样的人才啊,用更少的工资做更好的工作,不就是资本家最喜欢的场面吗?

所以,有人断言,21世纪科学理论已经停滞发展了,这也并无道理。

发现超自然现象的成本逐渐提高,大型高能粒子对撞机就是应运而生的产物,自然找不到的东西去哪找?去高能世界找啊。

如果人类生活在一个黑洞旁边,会那么的辛苦和苦逼吗,早就飞天了。

第二个原因是理论不断细分,专业壁垒不断提高,导致学习成本提高,科研人员学习的时间也就加长,现在,不是个研究生,都不好意思说自己是科研人员。

到了这个年纪,也要开始成家立业了,生活也不能像年轻时一样肆意地挥霍在学习中。

第三个原因也可以说是第一个原来,发现成本高了,除了国家之外,没有人愿意花太多钱来投资这些缥缈无痕的基础理论,我发展个赚钱行业,他不香么。

这种最有名的例子就是人类的航空航天工程,人类第一个虎头蛇尾的工程,虽然有一部分是冷战的原因,不如说是冷战让资本利益的社会影响更小。

而林风的目的就是让这些科研人员能够借助林风发明的仪器发现新的理论,成为世纪新的人才。

其实林风大可以把所有理论和科技公之于众,但这样不仅不会有益于人类的长期发展,还会造成社会动荡或者科研方向的改变。

有很多科幻小说就认为把自己文明的先进科技没有任何保留的给一个比他落后很多的文明,那么对这落后的文明来说,虽然会有爆发式的发展,但最后整个社会就会变成一滩死水,或者死于某种红色科技上。

所以培养一支独立的科研团队很有必要,为未来科技公司的未来发展铺下了地基。

因为不可能所有的事情都要林风去完成,比如说像神经连接技术,有很多种应用场景,很多大型工程,军事战争,甚至普通的办公,都是神经连接技术的发展方向。

林风也没时间去弄这些东西,他的脑子也是在不断地计算着数据的,比如说什么虫洞理论啊,一些难解的方程组,都要耗费他的脑力来进行计算,从而在成千上亿个方案中筛选出几十种方案,又要为这几十种方案计算实现的可能性和设备需求,设备也需要不断地计算,一些设备也需要理论的突破。。。。。。。

所以即使林风的大脑很强大,但也没能达到全知全能的程度,至少比《超体》里的那个随便乱飞,追溯时间的女人差远了。

林风也时常纳闷,都是超体变异人,怎么差距那么大呢。

难道自己是男的?

没时间纠结这些,平时留给林风过日子的脑域也只是一部分,需要动用的时候才用,还有一部分是交给黛娜用来控制身体。

“有意思。”林风抿了一口一个百年老酒,砸了砸嘴,至于是不是百年的,林风自己也门清。

“这个理论,在短短七天的时间能发现,这个人还是蛮有天赋的。”

“芯体与波共振控制理论。”他继续往下看去。

“叶子墨,江城大学的学生?”那还是真有渊源,自己上次还是在那里出事呢。

“运用的设备,选用正确率高达百分之70,不错。”设备仪器的选用也很有讲究,特别是在这种限定时间内,能选择正确的仪器也是提高分数的手段。

从另一个方面来说,选用正确的仪器,在数学中,就像使用正确的公司一样,别人一个定理就解决了,你还用复杂的公司,多过程解答,虽然说条条大路通罗马,但是时间成本却相差很多。

“操作正确率,百分之90。”这个数据要综合另一个使用新设备的占比这个数据来看,一般使用的新设备越多,操作正确率越低,而叶子墨能达到百分之90的成功率,也是非常不错了。

这项数据主要考验着科研工作者的细心耐心程度,细心专注能力,同样是一个科研工作者不可缺乏的品质。

包括程序员也一样。

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