第102章 论文被引
想要跟着孟繁岐创业是王恺自己的想法，可孟繁岐仍旧觉得有些不好意思，毕竟他是李彦弘专门派到自己身边来学习这部分代码的，直接拐走了有些惭愧。
于是第二天仍旧是来了白度，将白度目前针对图片识别车牌号的方法优化了一版，以做弥补。
说来惭愧，他在国内这段时间都在闭门造车，急于突破技术，累积自己在各个方向的技术威望，没有考虑过创业，也没有提前做创业相关的准备。
临时想创业的话，显得有些仓促，明年初估计要在招聘面试上花费不少功夫了。
首先就是身边没有技术人员可用，没有提前去物色，熟悉同学都还在读本科，不堪大用。
这点虽然早期问题不大，孟繁岐可以一力产出成果，但要做公司，还是少不了资深程序员的。
毕竟前后端app那边的东西，孟繁岐大都只是略懂一二，最多算入门水平。
前世的那些同事有几个相熟的，且不说他们大多也还在读书，就这样贸然找过去也太离谱了，自己认识对方，对方却完全不认识自己。
倒是有几个前世的上级前辈，有些水平和格局，此时也只是刚刚踏入职场的打工仔，可以招募一下。
眼下唯有王恺的确可用，科班出身，有大厂经历，有一批同样履历的同学能拉过来，和自己交接了不少次，也算是熟悉。
“你要想好了，现在阶段跟我创业，工资可以给你们多发点，但最后能不能做起来，我也不能保证。”孟繁岐丑话说在前面：“而且过几个月我去美国之后，除了技术方面可以负责，剩下的就要看你们自己了。”
“哪儿能让你再操心那么多！”王恺当场表态，别的那都不叫事。平时打工为什么没动力，一句话，公司不是自己的，就拿那点死工资，肯定是给多少钱干多少活。
钱给得少，整天又唠唠叨叨，这点钱，我很难帮你办事啊。
可如今有了希望拿股份就不一样了，早期公司初步成型，只做纯软件部分的话，能够支撑将孟繁岐的ai算法做成产品给出去，那还是要不了十个人的。
只要产品做出来，分到一两笔股份，这就算是财富自由的起点了。
自己上班的那小几十万工资，税后到手三十出头，除去每日用度，一年能存下二十五万最多了。
二十五干到六十五，将将攒够一千万。
创业公司奋斗，最怕的就是出师未捷身先死，满手期权变废纸。
这个最大的风险，在王恺看来，完全不是问题，不值得怀疑。
以孟繁岐目前展现出来的技术水平，想上市肯定可以一路做下去。
光是靠先进的人脸识别算法本身，公司直接出去卖到大几千万不是什么困难的事情。
如果能有几个完整的项目，估值上很容易再进一位数。
倘若真的插手政府项目，为海关，政府机构，交通站点内配备了这些技术，那就是王恺不敢想的天文数字了。
人脸识别项目是王恺心心念念的事情，在孟繁岐眼中，却是无足轻重，险些忘记的事情。
“能做的事情实在太多了，等谷歌这次推荐和广告算法更新之后，我得仔细规划记录一下了。”
此刻的孟繁岐正在更新自己谷歌学术的档案信息，此时距离他在西尼公开一大批论文时间不久，但距离公开生成式对抗算法的论文却已经有一些时间了。
他想看一看，自己这只蝴蝶，到底有没有引动什么很大的变化。
而最为方便的办法，就是看看到底有哪些论文引用了自己，看看有没有什么比较显著的研究成果。
更新了自己谷歌学术的档案之后，孟繁岐不由得惊讶，这才没几天自己已经有了二十多个论文引用数量了。
再仔细分辨一番，其实这二十多个引用量，竟然只来自于四五篇论文。
由于孟繁岐这一次的公布对整个范式的革命太过彻底，代码也开源，导致现在任何一个有关深度学习的研究，可能开局就要引用他好多篇文章。
残差，优化器，训练方法，数据增强，这四大金刚几乎谁也躲不开。
深度学习界每多一篇文章，孟繁岐的被引用次数几乎就会多四倍，并且这个倍数以后还会继续扩大。
截止2023年，人类历史上被引用次数最多的学者，总被引用次数将将百万之数。
而ai领域的文章数量，从12年的2万余篇每年，很快飞速增长到了21年的约135万篇每年。
照这趋势下去，不用四五年时间，孟繁岐就会以25-26之年龄，成为历史上论文被引用次数最多的人。
并在之后的岁月当中，狠狠地继续成倍增长。
“截止到我重生前，残差网络的原作者kaiming被引用次数已经超过四十万。”孟繁岐稍稍回忆了一下，自己现在发表并计划发表的知名ai技术数倍于kaiming。
等到23年突破三百万都不是没有可能。
学术论文写的都赶上网络小说了，被引用数就相当于订阅，文章的实际被阅读次数还要数十倍于此。
能将学术论文写到这个热度，想来也是前无古人后无来者了。
而这些已经公布的文章当中，孟繁岐所留的谷歌邮箱，早已被各路邮件挤爆。
孟繁岐点进去的时候，电脑直接卡了个半死，过了半分多钟才缓过来。
收件箱中，请教问题的，杂志社约稿的，求未公开部分代码的，还有同事打招呼的，什么都有。
这些邮件当中，英文居多，但也有一部分是中文写就，应该是清楚他的国籍。
扫了一圈，其中一封来自于尚海市公共卫生中心的邮件引起了他的注意。
孟繁岐检索了一番，该中心是创立已经百年的市级三甲医院，拥有诸多类型的大型先进医疗设备，尤其擅长肝类疾病的诊断和治疗。
孟繁岐查阅了一下该医院的详细情况，推断他们手头应当有许多疾病不同仪器的成像结果。
阅读完邮件之后，孟繁岐明白了对方的来意，自己之前更新的带残差的u-分割办法，大幅度地提升了图像分割的技术水平和分割效果
尤其在比较细粒度的物体分割上，有了十分显著的飞跃。
而分割类型的任务，在医疗影像的应用上是非常重要的。
因为在医疗图像之中，通常都是各个科室初步诊断之后，去拍摄产生。
分类的和检测的意义不是很大，更进一步的内容分析是主要需求。
比如细致地将病灶区域分离出来，再比如协助诊断病变程度，这样会更易于医护人员诊断，节约大量时间。
“尚海的三甲医院动作真快啊，这就已经注意到我了。”孟繁岐知道u网络对医疗方面的重大影响，但他以为这会是年后的任务。
却没想到前天就已经有人找上门来。
孟繁岐端正了一下态度，感觉风雨欲来，政府和医院这两座庞然大物似乎都近在咫尺。
这次创业，似乎得认真一点了。
不说人脸这个规模很大的政府项目需求，单是医疗ai这一点，做好了都足够上市了。
孟繁岐仔细思忖了一下，觉得这两个方向最好还是分成两个公司去做。