士，很权威，大家都很相信他。
    面对这么多实验室的同事和学生，汤教授就像上课一样，要说得详细一些。先简单阐述了一下逻辑学到统计学的思路转变。
    图像由无数个点组成，分辨率越高，点数越多；分辨率越低，点数越少。
    把图像扩大1倍，其实就是把点数增加1倍。
    过去的算法，是数学、逻辑学的思路。即有了前一个节点，然后根据数学逻辑，推演到了下一个点，一个点变为两个点，就完成了拓展。把图片中所有的点都处理、扩展一遍，图片的放大就完成了。
    可这是个确切的过程。
    选择的节点得是确定的，才能衍生出第二个点。
    如果第一个节点都是模糊的、不确定的，就算数学公式、逻辑思路再正确，也没用啊，巧妇难为无米之炊。
    新的大数据下的图像处理思路，应用到的是统计学算法。
    比如，有两条路，都可以到达终点，运动员选择哪一条路耗时更短？
    传统的思路，就要通过数学和逻辑学上的计算。
    计算路程长度，运动员的速度，以及运动员的状态、耐力、加速度、减速度、摩擦力所影响的摔倒几率等等。
    拿出一套极复杂的公式出来。
    
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