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第118章 数字混淆加密简易版（第1页）

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忙碌告一段落，江寒有了点空闲，就合上MacBook，打开了已经充满电的新笔记本。

先将系统和软件都整顿了一下，该卸载的卸载，该安装的，就下载安装……

很快，新笔记本就拥有了全新的运行环境。

本来，只要再安装个黑苹果，就能用来开发IOS游戏了。

但江寒现在不是特别缺钱，索性又在网上订购了一款Mac笔记本。

过几天就能到货，以后就专门用来开发IOS端的游戏。

而这台戴尔的笔记本，则主要用来上网、写论文，以及尝试“机器学习”中的各种模型。

此外，搭建游戏基本框架，还有一些琐碎的程序开发项目，都可以在这个平台上完成。

而实验室那边购置的硬件设备，则主要用于机器学习中，各种大规模、高强度的训练……

至于雷蕾的MacBook，他打算找个时间给人家送回去。

说来有点不好意思，用了这么久，也没给人家什么表示。

不过，也无所谓了。

同学之间心里有数就好，有机会就回报一下，没机会就先记在心里。

随后，江寒花了大约一个小时，用新买的笔记本电脑，将《如何高效判断数据是否线性可分》这篇论文敲进了Word里。

并翻译成了英文版，转换成了PDF格式。

接下来，江寒打开浏览器，在网上查找了一阵，筛选出一大堆人工智能和机器学习方向的SCI刊物。

经过一番仔细地比较，最后敲定了“AIRev”。

AIRev全称“ArtificialIntelligenceReview”，这是一本专注于机器学习人工智能方向的学术期刊，档位有点偏低，在国内知名度不算很高。

刊物发行量比较小，论文影响因子也不太高，但江寒最主要的目的是学术点，所以完全可以接受。

他不是不想投高端刊物，甚至三大顶刊。

毕竟按照系统设定，越是高端的刊物，奖励的学术点也越多。

可是……

一来，现在研究出来的这点小成果，分量还不太够，一旦被拒稿，势必浪费许多时间。

二来，高端刊物面向的基本是科研团体的成果。

至少也得是行业精英们苦心孤诣搞出来的“大”论文，才有较大的概率得到发表。

它们又不缺稿件，不会随便降低标准。

普通科研人员没人引路的话，想在高端刊物上发表，几率低到令人发指。

除非真是那种拥有广泛共识，且具有颠覆性的成果。

然而这两个要求，本身就是自相矛盾，能达到标准的只能是个例。

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