发现绝大部分都是正确的，就找了更多的人进行检验。
经过两个小时的检验以后，每个人都对于结果非常震惊--
“粒子特性分类，错误率在0.2%以下!”
这个错误率相当惊人。
其实就和解答难题是一样的，谁也不保证每一个题都能做对，另外，有些题是很模糊的，有些粒子特性很相似，捕捉到的信息还会受到其他影响，就没有办法完全确定是什么粒子，也就是说，没有准确的答案。
正因为如此，粒子特性分析是有一定容错率的，在1%以下都是合格的。
一般常规的工作组提交的数据，错误率在0.5%到0.8%之间，只要能符合错误预期就可以。
0.2%，是个不能想象的数字，可以说，排除了一些争议数据以外，其他全部都是正确的，等于答了一个满分。
实验最初的粒子特性分析工作，并没有什么保密性可言，就只是最初的数据分析而已，简单来说，就是给实验数据进行归类，来为下一步的分析打下基础。
很快消息就有很多人知道了。
田桂林也第一时间知道了消息，他感觉有些无法理解，同时也感觉压力非常大。
第七工作组也是临时组建的团队，但他们可是有好几个高能所的专家，团队里还有几个长期从事相关工作，其他也是首都大学的教授，他们一起组建的工作团队，做数据分析的速度、质量，竟然赶不上‘下属’的西京交通大学团队？
第七工作组好几个人听说消息以后都感觉无法接受。
他们也一起分析了原因，“虽然不知道是怎么回事，但我感觉，这次可能和西海大学的王浩教授有关。”
这次田桂林没有再反驳。
做实验数据分析速度快、质量高，说明团队里肯定是有能人、高人。
把西京交通大学团队从上到下找个遍，也只能把原因归在王浩身上，他是理论数学的专家，刚完成了角谷猜想的证明，被公认是顶尖的数学家。
这种级别的数学家，做数学分析工作，可能会有什么简化的好办法也说不定？
“幸好还有湖州大学啊！”
田桂林叹了口气，“如果两个下属的团队都比我们的速度快、质量还高，我们的第七工作组就没有意义了。”
“这次真是丢个大脸啊！”
另一边。
湖州大学
点击读下一页,继续阅读 不吃小南瓜 作品《从大学讲师到首席院士》第一百三十七章 团队高效完成工作，程序分析？田院士：这不可能！