终于轮到江铭上台了。
王光伟精神一振，注视着江铭抱着电脑走到台前，如同在看救世主。
PPT打开，一幅精美的起始页瞬间呈现在众人眼前，显然是花了不少心思。
在座的评委们立刻坐直了身体。
高泽的眼睛陡然睁大，露出感兴趣的神色。
正戏开始了！
“各位教授评委，各位信息学界的同僚大家好，我是江铭。”
他缓缓开口，似乎江铭这个名字有什么魔力一般，在座的众人不无屏住呼吸等待接下来的演讲。
“...在过去的研究生涯中，我侥幸获得了五项标志性成果。本人首先提出了用于神经网络参数优化的自适应矩估计算法，接着开创出LSTM模型重构了时间序列建模问题，并基于LSTM网络构建encoder-decoder结构实现了真正意义上的长文本机器翻译。”
“于此同时，我还着眼于决策问题，开创了基于策略梯度的自动控制算法。紧接着，我创新性地发明了transformer模型，基于注意力机制建模超长距离依赖问题，设计并实现了蛋白质结构预测算法。最后，我在围棋问题中构建actor-critic框架，设计并实现了超越顶尖棋手的围棋程序。”
江铭一口气总结了一下他的标志性成果，有点尴尬地咳嗽了两声。
自己夸自己的感觉实在有点社死，即使他已经尽力讲得飞快，但仍是有种脚趾扣地的感觉，浑身不自在。
然而这只是开始，后面还需要对每一个成果做更细节的讲解。
他在心里叹了口气，深呼吸了两秒，打开第一个自适应矩估计算法的详情页，一本正经地讲了起来。
台下的评委们却是两眼放光，虽然江铭的工作在座的每一位教授都研究过，但如今把这些工作全部集中在一起一次性讲解出来还是让人无比震撼的。
有些评委小声窃窃私语起来。
“你们发现了吗，他之前的工作互相之间都是有所联系的。”
“是啊，机器学习其实就是模型表示与优化算法。自适应矩估计算法开创了深度神经网络参数优化的研究方向，而LSTM网络又丰富了模型表示，这两个加一起大大拓展了深度神经网络的效果。”
“从策略梯度算法到进阶版的actor-critic框架，让信息学界提出了决策智能的概念。再次之前我从没想过原来不仅仅能让神经网络拟合一个函数，竟然还能让它自主做决策！”
“年轻人果然敢想敢干啊，想当年我也是这样科研灵感一个接一个的。”
“你这老登就别往脸上贴金了，你科研灵感再多，能像江铭这样四个月开创五个标志性成果吗？这种等级的成果，以前华国一年都出不了一个...”
高泽听着江铭清晰的讲解，缓缓点了下头。
就单论这个标志性成果汇报，江铭绝对有能力进入千人计划。
从江铭的演讲里，可以听出他对信息学的理解之深厚，早已超脱了术的范畴，到了道的层面。
天生敏锐的科研直觉，已经令他跳出了现有的信息学难题，看到了更远的未来里信息学将会面临的发展困境。
他的每一篇工作，都是在想方设法地突破难题，开启信息学的新道路！
江铭的讲解还在继续，一篇篇科研成果令台下众人眼花缭乱，如果不是亲身经历，任谁也无法相信这竟然是江铭这样一个刚刚新晋初级的研究员在短短四个月内做出的成果。
很快，江铭就把标志性成果部分飞快地过完了。