在的随机过程是不可观察的.而希尔伯特空间，基于代数几何与拓扑，在一个不完备的内积空间，可以通过完备化形成一个hilbert空间”



许青山的话被实时地记录了下来。



他并不需要担心自己的思路成果被夺取。



因为这里是icml，这是国际a类顶级会议，他在这里公开发表的任何观点、论点，都拥有署名权。



这些想要用他的观点和方向去研究探索的学者们，在写论文的时候，势必会来咨询许青山，并且共享论文成果。



因为他们不来找，也会有别人来找，甚至许青山自己都会写。



那又有谁能写得比一个理论提出者、算法创建者、观念开发者本身更快呢？



他们就连理解许青山的思路都需要花上不少的时间！



“许先生，我们正在做隐马尔可夫模型研究，我对你的思路非常认可且很感兴趣，如果你愿意的话，我想和伱一起！”



台下有位学者大声地喊道。



但此时许青山酒劲有点上头，看不太清，就一口答应了下来。



倒是台下不少人一阵哗然。



因为那学者来自卡内基梅隆大学，也是行业内的知名学者。



“刚刚你的提议，当然没问题，教授，等会议结束后我们一定好好谈谈。”



许青山在说完了自己在这部分的思想和见解之后，又朝着大概的方向说了一句。



只不过他还是指偏了。



现场发出了欢快的笑声。



大家都认真关注着台上这位年轻的、红着脸的年轻学者，哪怕他只有18岁，但是此时他的身影在众人眼里显得十分高大。



因为他在学术上的造诣，在机器学习方面那种丰富的、充满想象力的、拥有创造性的思路。



如果只有这种思路，那他的形象也没有那么高大。



但这小子刚刚现场完成了一个较为复杂的算法推演，虽然看起来还醉着酒，但是过程却十分严谨，推导过程完全没问题，这算法马上就能拿去用。



这让大家总是忍不住会去想许青山刚刚说过的，李白斗酒诗百篇的事情。



许青山刚刚把自己的行为定了一个高的调子。



隐隐有种思维天授的观感。



再加上许青山自己掏出来的东西也是实打实的前沿和有创造力，现场没有人会小觑他。



“杰西卡·戴维斯教授在哪里？”



“我在这！”



戴维斯也被自己的爱徒拉着来听许青山的演讲，但此时他目光灼灼，回应得很是热情。



“我想谈谈波达操纵的复杂性和算法，奥莉薇娅和我说过您在这方面很有见地，我想请您做个见证，来批评一下我的思路。”



“当然没问题，请。”



许青山朝着奥莉薇娅的方向迷迷糊糊地眨了眨眼，又继续说起了波达操纵的课题，这和概率统计的关联性较大，他更有想法。



“我们都知道，让两个人结成的联盟来操纵波达投票.np-困难的.这样的一个问题，我们应该作为一个近似问题，师徒最小化操纵者的数量。”



“从binpacking和多处理器调度方面出发的思路较为可行，我现场简单推导一下，随机生成的选举中，如何通过新方法找到最优操纵.邦奇，帮我拿一下电脑！”



许青山站在高台上侃侃而谈。



台下的学者多少会懂一些。



哪怕是不懂的，看看戴维斯教授的表情就知道了，台上的这家伙绝逼是个天才。



他看起来好像什么都懂，又什么都会。



不过事实上。



许青山只是针对性地在发言而已，就算有人突然提问到他知识范围外的问题，他也会坦诚地说自己暂时还没有研究到那方面，只不过大家会下意