“旁邊這個車庫是你家的？”江寒問。
“對啊……進屋坐會兒？”張大麻子熱情地招呼著，“我姓張，你叫我老張或者張大麻子就行……”
江寒搖頭：“下次吧，我著急回去。”
又說了幾句后，江寒就和張大麻子告別。
為什么這么不給面子？
張大麻子身后的車庫里，隱隱傳來“吃”、“杠”、“碰”的聲音……
可能是個棋牌室，江寒對這個一向敬而遠之。
以后自己和這位鄰居，維持表面上的禮貌即可，無需深交。
走出小區，再次打車回學校。
由于是上課時間，室友們都不在，寢室里十分清凈，
江寒抓緊時間，把準備好的8篇“感知機”應用方面的論文，重新整理一遍，然后一一投遞了出去。
這些論文水分十分大，稍微有點檔次的刊物，就不一定看得上。
所以江寒選擇投稿期刊的時候，只看過稿率和審稿速度，什么期刊知名度、影響因子之類的一概不管。
反正即使發表在最爛的SCI上，也至少獎勵一個學術點。
最后江寒把其中5篇投向了國內的SCI期刊，另外3篇則投向了國外邊角小刊物，以往聽都沒聽說過的那種。
只要耐心等上個把月，這8篇論文中的大多數，都應該能得到反饋了。
能過稿幾篇不好說，但即使8篇全部順利登刊，也不過才8個學術點。
距離償清14點的欠款，差得還有點遠。
所以接下來還得多水一些論文。
江寒將下一階段的研究課題，列了一張表格。
打算在接下來一段時間里，全力以赴，逐一攻克。
這些課題包括：“自組織神經網絡”（SOM）、Adaline網絡（AdaptiveLinearNeuron）、最小均方濾波器（LMS）、Hopfield神經網絡、二進制聯想網絡學習矩陣……
林林總總十幾項，都是在另一個世界，曾經出現過的理論。
當然，并不是每一樣東西，都具有實踐上的價值。
其中相當一部分，很可能只會曇花一現，成為其他理論的墊腳石。
但江寒只想要學術點，其他的東西根本無所謂。
所以，哪怕明知道這些東西價值不大，即使發表了，也可能很快就會被淘汰，還是決定花費一定的時間，去好好研究一下。
畢竟這些東西理論基礎比較完備，研究起來比較有可操作性。
不像有些先進技術，存在著相當嚴重的代差問題。
比如支持向量機(SVM)、流形學習等等，雖然很好很強大，但以目前的理論基礎和數學能力，根本就弄不出來……
科研就是這樣，并不是所有的努力都有回報，也不是所有的成果都有價值。
但哪怕是錯誤的路線，也需要有人去排除……
當然，其中也有一些理論，將會對“人工神經網絡”的發展，起到極其重要的推動作用。
比如反向傳播技術（BP）……
等到BP技術橫空出世，整個“人工神經網絡”的大廈，就徹底完成了奠基工作。
從那之后，機器學習各條路線的“武林爭霸”中，“人工神經網絡”就會正式粉墨登場，然后異軍突起，直至一騎絕塵……
江寒搞定以上工作后不久，室友們也放學了，大家一起去食堂，吃了頓晚餐。
再次回到寢室后。
考慮到室友需要休息，江寒也不想閑聊分心，于是帶上筆記本和參考書等出門。
先找個清靜的地方，暫時住幾天，等車庫弄好了再搬進去。
什么地方比較清靜呢？
江寒馬上就想到了酒店。