对于纵向课题来说，如果你申请的经费没用完，不仅不会得到奖励，甚至还有可能会挨批。
逻辑也很简单――
花不完你当初申请那么多干什么？
但即便如此，在申报课题的时候，也绝不会有人真的先想好怎么花钱，然后再按照计划金额去弄钱。
而一定是尽可能多地弄到经费，然后再找地方花。
所以，到了每年年末，以及项目快要结题的时候，就会出现突击花钱的情况――
当然，这绝对算是幸福的烦恼。
对于绝大多数课题组来说，麻烦都是钱不够用，而不是花不完……
本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！不过，孟震远眼下面临的问题显然已经超出了过去的所有经验。
他根本不是剩了些钱需要花出去，而是连一分都没花就要结题了。
“嗯……有多少？”
常浩南倒也不准备客气，毕竟这课题相当于就是他搞定的。
“三年，每年20万。”
孟震远回答道。
“那好像也不够干啥……”
常浩南单手扶额。
其实，60万经费的项目放在2000年绝对算是大项目了。
只不过……
没有对比就没有伤害。
最终，他决定先跳过这个话题：
“算了，先留着吧，反正结题最快也得等到今年年末，等我有哪块需要花钱的时候，再跟你联系。”
……
经费问题只能算个题外话。
重点还是项目本身。
接下来，常浩南用大概两个小时，给孟震远和唐林天介绍了自己改良之后的流形学习算法，以及使用这种算法对多波段光谱数据进行提取和分析的思路。
简单来说，在传感器已经高度发达的时代，人们面临的问题不是数据太少而是数据太多。
以至于根本无法分辨其中哪些有用，哪些无用。
而流形学习技术，就可以从一张充斥着以兆乃至吉计数信息量的雷达成像图当中，精确提取出所需要的特定数据，以进行分析。
当然，这只是诸多应用场景中的一个而已。
如果计算机性能够强，那么也可以实现诸如人脸识别、图像搜索之类的高级功能。
“听上去非常……完美。”
在常浩南介绍完之后，孟震远觉得自己几乎已经被这个精妙的方法所折服了：
“不过，还有个问题……”
“我们的卫星还有一个多月才会发射……虽然我也认为这个思路可行，但总归还是需要进行测试……”
说到底，还是前者的动作有点太快了。
“嗯……确实。”
常浩南点了点头：
“卫星把数据传回来可能需要三月了，而且地质信息要做校核的话，还得等现地勘探的结果出来，效率实在有点低……”
他相信自己开发出的算法肯定不会有错。
但要想优化出足够好的效果，还是需要足够多的样本来进行比对调参。
靠资源二号01一颗卫星，配合勘探开发研究院的几十号人，恐怕效率很难满足要求。
“反正只要是遥测数据就可以，那要不然让科学院那两架里尔s也加入进来？”
旁边的唐林天提议道。
80年代中期，华夏从美国进口过两架里尔s/ii公务机平台的电子侦察机，后来挂在科学院的名下。
除了军用以外，也会执行一些科学测绘方面的任务。
常浩南摆摆手：
“这块的短板是现地勘测的效率不行，哪怕多两架飞机也……”
说到这里，他突然眼前一亮。
说到底，流形学习算法的功能是特征提取。
那就不一定要把目光局限在地质信息上面。
对地侦察、战场监视、目标识别……
也是一个道理的嘛。
而且因为建筑和车辆之类的目标可控，甚至都能省去数据校核的功夫。
这个时候，他的脑海中突然闪过了一个绝佳的试验平台――
已经首飞了的空警200。
虽然那部厘米波雷达在对地探测时精度有限，不能跟正经的合成孔径雷达相比，但考虑到巨大的天线面积和功率，如果只是用作技术验证，应该问题不大。
而且，还是一石二鸟。
除了给高光谱遥感设备做验证以外，也是在给华夏未来的战场指挥机、综合侦察机、或者战略侦察卫星进行技术上的准备！
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