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机器学习体系的人工智能架构途径，使用了基于混沌和模糊数学的方法，用随机-反驳体制成了人工智能决策过程的二次简化，并且实现了决策自由程度的提升。”
掌声忽然慢了下来。
林浔反思自己的语速是否过快，并没有，所以大概是他刚才的话有些绕口，人在思考的时候身体的动作就会减慢，体现在掌声上，就是掌声的减弱。
趁着掌声还未停止，林浔飞快翻到T下一页。
——掌声一下子停了，场中陷入死寂。场下的每一个人——都不再看林浔的脸了，林浔扫视台下，却发现没有人和他对视，他们全都用锅里的死鱼一样的目光注视着他背后的大屏幕。
林浔咳了一声，清了清嗓子，这才继续道：“……这就是我们的一些理论基础，出于时间的考虑，不再和大家详细解释。”
这张T非常简单，白底黑字，字体端正严谨，标准的论文格式，九篇论文，时间跨度有六年，从他们的学生时代开始，到今年为止，主要还是集中在上学的时候。
论文的发表有两种体系，会议和期刊，顶级会议称为顶会，在计算机专业，顶会的含金量大于顶刊。九篇顶会论文虽然不算什么特别出彩的成绩，但也足够说明他们的工作不是空中楼阁了。
第一个人举起了手，和手里的手机。
第二个人举起了手，和手里的手机。
快门声响了起来。其它人仿佛突然获得什么指令，也纷纷拿起手机开始拍照，或许是想查询一下影响因子。
为了让他们拍到，林浔在这一页多停留了十秒，才翻到下一页：“这是另一部分。”
刚才那一页偏向计算机方面，架构和安全的贡献比较大，导师也提供了很多帮助，这一页则偏向数学方面的工作，不再是顶会，换成了三篇一区SCI。
工业界和学术界的研究，虽然都在同一个领域，却各有千秋。他们大多数时候相看两厌，学术界认为工业界研究的问题过于低级，不值一提，工业界认为学术界研究的课题毫无实用意义。但有的时候，工业界的需求左右着学术界的研究方向，学术界某些被忽视的成果被工业界发掘也有可能掀起一场行业动荡。比如林浔就觉得自己没有什么能够拿出来吹嘘的地方，只是钻了一个无人注意的空子。
他将T翻页，换成一些不得不拿出来解释的公式，并道：“二十年前，曾经有过一次使用模糊数学开发人工智能的风潮，但是由于一些众所周知的局限，这一流派逐渐没落，不
