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乌萨尔粗暴地打断了他，“制备过程中都会有杂质，这不是事实吗?我们的杂质只是比正常情况高了一些罢了，我们不说，谁会知道这是人为添加的?
“你要是觉得不道德，可以离开我的课题组!”
大卫的脸上闪过一丝挣扎，但最终还是沉默了。
乌萨尔教授看着自己学生那副样子，不屑地哼了一声。
他径直坐回电脑前，打开了一个文档。
文档的标题，措辞极其尖锐，充满了煽动性??
《论石墨烯中理论预言的量子反常霍尔效应之脆弱性》
乌萨尔在文章的“致谢”
部分，特意加了一句:“感谢韩至渊教授课题组发表在PRL上的‘启发性工作。”
然后，他没有丝毫犹豫，将这篇充满了火药味的文章，连同他们那些看似“推翻”
了原理论的实验数据，直接上传到了预印本网站arxiv。
金陵大学，集训队宿舍。
林允宁告别里希特教授，婉拒了对方共进晚餐的邀请，回到了自己的座位上。
他在GoogleScholar的搜索框里，好奇地敲下了“NeuralNetwork”
两个单词。
屏幕上，立刻跳出了密密麻麻的相关论文。
他随意点开一篇综述，快速地浏览了一遍，立刻被里面的内容所吸引了。
一个简单的神经网络，只是通过学习大量的图片，便最终能够准确地区分出‘猫”
和“狗”
，甚至还能识别各种手写字母和数字。
林允宁靠在椅背上，若有所思。
显然，神经网络是个很强大的工具，但里希特教授的RTN问题，是一个时域信号的难题，单纯用神经网络来处理，不经过信号转换，很难去识别统计规律。
他“识别模式”
的思路没错，只是算法模型的选择上，还需要继续考虑。
林允宁叹了口气，刚要关闭综述页面，却忽然想起来一件事。
材料系高翔的那个高熵合金的“三色灯”
项目，不也是一个典型的模式识别问题吗?
从一堆复杂的XRD数据和工艺参数中，自动判断出样品的“好”
、“中”
、“差”
。
逻辑上来说，跟识别猫和狗并没有本质的区别。
一个新的念头，在他脑中清晰地浮现出来。
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