“你可以先去看看国际上最先进的经验，试着用到自己的实操里面来。”
“其中可以重点关注一下SVM方法，如果有困难，可以找统计学专业的老师帮忙。”
说到这里，陈念停顿了一下。
他突然想到，现在这个时间点，对方应该是很难找到比较有用的材料的。
但是，如果让自己去把这部分内容解析出来给他
擦，6.9个源点消耗。
那还是拉倒吧。
于是，他仔细回忆了片刻，继续说道：
“有几个关键词，应该是你的研究过程中用得上的。”
“核函数展开，线性回归函数，递归算了，我把大致的原理图画出来给你看看。”
陈念抄起筷子，沾了汤汁在桌面上开始写写画画。
他画的是当年游戏AI深度训练最常用的卷积神经网络的基本结构图。
实际上，整个卷积神经网络的原理并不复杂，最基础的部分，哪怕是完全没有编程基础的普通人，也能在半天之内懂个七七八八。
真正困难的，是怎么用复杂的程序去实现它。
这不是陈念擅长的部分，在上一世，他只是出于兴趣学了个皮毛。
“喏，这是卷积神经网络的滤波过程图，这是C1层，作用是产生特征映射图，随后，特征再进行求和加权.”
汤汁在桌面上逐渐形成了纵横交错的图画，王建成从最开始，便已经全情投入地在听，所以哪怕陈念只讲了一遍，他也已经把全部内容记在了心里。
等陈念放下筷子时，他看陈念的眼神已经完全变了。
本来以为，这就是一个普通的、比较热心的、并且有一点小成绩的学长而已。
但现在看来
这他么什么怪物啊！
嘴上说着不懂编程，反手就是一个显然要比随机森林还要牛逼的算法甩了出来。
虽然这算法的确达不到立刻可用的水平吧，但是，他的思路绝对是顶级的！
你还说你不会武功！？
王建成小心翼翼地用纸巾擦掉这副图上多余的部分，一时间不知道该说些什么。
而一旁路过的学生好奇地看着这一幕，脸上露出好笑的神情。
他大概觉得这两人学习学疯了，推理都推到餐桌上了。
但他不知道的是，餐桌上的这一幅图，也许在多年之后，将会成为一段脍炙人口的故事
告别王建成之后，陈念自己溜达溜达地回到了住处。
实际上，向他透露卷积神经网络的信息算不上什么太超前的技术泄露，因为早在2002年，卷积神经网络的基本原理就已经诞生。
到2006年爆发期为止，这个过程里学者们的大部分工作，其实就是对基本原理的补充和完善罢了。
自己刚才做的，也是把已经有的东西给王建成传达了一遍，至于真正怎么应用，还是需要他去探索的。
真要说起来，这样的动作，其实就相当于种下了一颗种子罢了。
按照王建成的天赋，哪怕这颗种子不是被自己种下，也会在某一次的学习、某一次的研讨上被其他人、其他事情种下。
所以，综合来说，风险很小，换回来的收益却很大。
不过
为啥系统没反应啊！
王建成啊王建成，你小子到底行不行？
别人都是我一提马上就突破了，你还得消化消化是吧？
希望你不要让我失望，要是能再给个惊喜，那就更好了
回到住处，陈念慢悠悠地打开了自己的课本，准备继续学他的先进工程材料。
这门课的进度已经到了接近70%，预计再有一个月，就可以完成整本课程的学习，到时候，就可以开始尝试转入科研 学习同步进行的节奏了。
有系统加持，他在新材料方面的研究一定会比其他人容易得多，而过程中知识增量提供的源点，也可以弥补本身的消耗。
良性循环！
陈念满意地点了点头，转身便投入到了学习中去
而此时此刻，海的另一边，五月会办公室内。
潘恩颓废地坐在沙发上，眼睛里全是沮丧的神色，似乎失去了所有的光芒。
他怎么也想不明白，这一次的计划，怎么会又失败了。
自己亲自派出去的两名大将，使用的是最隐蔽、最稳妥的策略，但最后，居然连他们自己，都陷了进去。
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