第十五章 注册一下专利(第2/3页)
相信随着奥创第一个数据中心建设成功，这种质疑就不会存在了。
因为加州天气炎热，吉姆在洛杉矶租赁了一个物业，原本是一个地下三层的停车场，占地面积6000平方米，电力系统和排水系统设施齐全。
地下温度不高，面积也足以容下50套模块化机房，稍微挤一挤，放个70套问题也不大。
因为是模块化机房，对于外部安装环境要求不高，修整工作并不多。
现在下线的机房已经在往那里运输并安装了。
几个大型服务器商正在竞争服务器和存储订单，包括ibm、惠普和戴尔，还有emc。
在设备选择方面，王正更倾向于蓝厂平台。
未来这里肯定会升级成为奥创云计算平台，蓝厂平台对虚拟化技术的支持更加领先。
定下了基调，吉姆自然会去跟谢莉尔对接，服务器和存储分别需要多少，然后再将它们采购回来，以暂时减轻meta社区的存储压力。
趁着这一个星期，王正已经把人脸识别模块全部写完，并且整理出了数个分支算法。
人脸识别算法，是一个大的集合。
这套算法里包括了图片处理算法，人脸提取算法，图片对比算法等一系列的算法。
这些算法集合起来，才能够实现人脸识别。
如果中间缺一项，或者说这项技术被注册了专利拿不到授权，那么人脸识别功能就不完整，无法使用。
这个时候要么另辟蹊径，要么花钱买授权。
国内很多技术落后也是这个原因，中间被卡住了。
换方向就代表之前的努力白费，不换吧，人家不给授权只能绕路。
所以王正把这些算法代码发给了周若云。
她会以王正的个人名义在全球范围内注册专利，然后再把专利授权放到离岸公司，再用知识产权授权的方式，正大光明的授权给meta使用。
专利这东西的判断标准是谁先提交，所以即使现在专利还发不下来，没关系，照常用就可以了。
在meta那边的开发部门找个两个人，在学了仓颉语言之后，只花了一天时间就根据这个算法，做出了一个程序挂载到meta社区的上传功能。
毕竟对于这些开发人员来说，是有了题目和解题步骤，还提供了笔，算出结果是在不难。
这个程序很简单，meta这边的工作人员收集大量的违规图片，再把这些图片上的违规内容抠出来作为样本库，这个工作会一直持续下去，完善样本库。
用户上传的图片会先进入到这个程序，和样本库进行对比，设定一个阈值，比如相似度达到80%以上就可以直接过滤了，告诉用户这图我不要。
相似度达到60%左右的才转人工审核，而低于60%的直接放行。
随着样本库的完善，这个程序将会越来越准确，当然，消耗的计算资源也会越来越多。
程序经过两天的测试，人工审核工作量大幅度下降。
王正扭头把这程序再发给国内，小云书上直接挂载就好了。
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