“微积分，包括多元微积分、梯度、导数链式法则、hessian矩阵等项目，这对于理解和优化模型中的损失函数至关重要。
马尔可夫过程和马尔可夫决策过程，对于强化学习算法至关重要。
而集合论、图论和逻辑推理，这些在算法设计和分析中起着重要作用。
除此之外，布尔代数和组合数学，对计算机科学与人工智能Ai项目中的优化问题有很大帮助，所以我们不能在这方面有弱项目……”
周瑜在主讲台解释着，张俊平等人眉头紧皱，一脸严肃的看着自己手上的资料。
作为公司的技术高层，他们在此之前就已经知道公司内部有一个黑客技术极强，可以说是蓝星全球最顶尖的团队，能够攻破那些顶级实验室、机构的数据防护，复制一些机密技术。
而现在，看到手上的这些资料，张俊平心中除了震撼，还有浓浓的疑惑。
【那群人竟然已经攻克到这一步？怎么业内都没有听说到有什么突破的新闻？保密级别这么高，难道阿美瑞克和不列颠已经将这部分看管起来了？】
而其他几位高薪聘请的，以前就和大夏新科有不错合作关系的科学家、数学家、精英们，也都已经沉迷在自己手上的资料当中。
“稳定性和收敛性分析，用于研究算法的性能。但是除了算法性能之外，还要考虑硬件芯片的适配？并且芯片构架和算法框架、协议适配，到了一定程度就需要更多支持。
的确如此，的确如此！当时我的实验之所以并无法再往前一步，就是算力和智能算法方面的框架有问题。
如果按照这上面的资料，哪怕不需要复盘，成功率恐怕能够高三层以上！”
来自于京兆大学的刘思远，掰着手指，嘴里低声念叨着：“无约束和有约束优化问题，包括凸优化的概念和算法……理想情况下，掌握这些数学领域的基础知识更可以深入理解并有效地实现Ai算法，从而进行模型设计、训练、调优和评估。
那这样说来……”
想到这里，刘思远抬头环顾四周。
一眼，他就数出了人数。
【二十九人，这完全不够。】
不知道是不是巧合，周瑜也在这个时候说到：“Ai算法如深度学习和机器学习可以处理海量数据，帮助研究人员从复杂的数据集中提取有价值的信息和模式，从而发现以前难以察觉的趋势或关联。
在气候科学、物理学、生物学等领域，也可以用来构建复杂的模型进行高精度预测，甚至能探索在实验条件难以达到的情况下可能发生的科学现象。
而在高性能算力服务器和Ai驱动的加持下，我们可以组建全球最强大的药物发现平台，利用强化学习和生成式对抗网络等技术，能够快速设计并筛选候选化合物，大大缩短各类药物研发周期。
除此之外，还可以加快其他材料学、工程学、设计学的发展，分析大量科研文献，自动摘要、知识图谱构建以及预测未来研究趋势，将一个分类知识在短时间内提炼出来。