田桂林顿时否定道，“在这种复杂的分析工作中，一个人的作用是有限的，即便他做运算的速度再快，但运算只是其次，他最多就比其他人快上一些而已。”
田桂林说着也想不出原因，干脆道，“我们先把西京交通大学团队负责的那一部分数据做完，和他们的数据做一下对比。”
“这么快就完成的数据分析，很可能有问题……”
田桂林想着继续道，“光追求快是不行的，还要追求稳、追求精准，西京交通大学团队没什么经验，这次我们就给他们上一课，告诉他们数据分析，结果准确更加重要。”
……
实验评审委员会的其他专家，和田桂林的判断是一样的，他们对于西京交通大学快速提交数据分析报告感到惊讶。
与此同时，他们认为速度快不代表什么，重要的是分析的准确性。
西京交通大学团队只是一个‘下属的二队’，可能是出于‘争一口气’的原因，想把工作快速完成，但是要保证准确性就很困难了。
当然了。
实验评审委员会不能出于想象去做判断，他们还是做了抽查检验。
这种检验和薛文卓的方法一样，就是随机抽取一部分数据进行计算。
因为第七工作组才是‘主队’，最开始只有两个人做计算，后来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。