等看完再给出更多评价。前20分钟，跟我之前提到的问题一致。例如那个咖啡环识别问题，就涉及到干扰跟有效信号长得像怎么办。而人工神经网，仅是人类大脑的一幅漫画而已。

不过“大数据”这个概念真是恐怖啊，近万小时的数据采集，GPU并行运算。即便原理学术界的都懂（之前我说的，基本模式的线性甚至非线性的组合——包括小波、神经网等，参数反演），这么大的数据量，拟合出近平稳过程精确的概率分布也是可能的了。

没有新的算法，以前的缺点现在仍存在，遗憾，仅是大数据为这些引擎（算法）提供更充足的燃料。应用技术就该如此。

咖啡环识别仅是个简单问题，现在技术也能大范围解决干扰跟有效信号类似的问题，但这仅是十分粗略的。在大量需要图像精准分析的领域，比如阵列信号构成的图像分析中，咖啡环问题仍是问题。具体不说啦~

发现这个还没看，先mark~