数据”的快速分析和决策吗？这种奇妙的类比，让他对“数据”本身产生了浓厚的兴趣。
一天下午，训练结束得早，韩澈没有立刻返回宿舍，而是拐进了学校的教务系统自助服务区。刷学生卡，登录，进入“培养方案查询”和“全校任选/辅修课程库”。他漫无目的地浏览着，目光掠过各种各样的课程名称：《人工智能导论》《机器学习基础》《数据挖掘与知识发现》《统计学习方法》《计算神经科学导论》……这些课程，有的属于计算机系，有的属于自动化系，有的甚至挂在数学系或刚刚成立不久的数据科学研究院名下。
他又点开了“辅修专业/双学位项目”列表。清北作为顶尖学府，为学有余力的学生提供了丰富的跨学科选择。列表很长，从经济学、法学，到生物医学工程、环境科学，琳琅满目。他的目光缓缓下移，最终停留在几个选项上：
“数据科学与大数据技术”辅修。
“人工智能”辅修。
“智能科学与技术”辅修。
尤其是最后一个，“智能科学与技术”，其简介中提到了“涉及认知科学、神经科学、计算机科学等多学科交叉，旨在理解和模拟智能，并研发智能机器与系统”。简介里甚至提到了“脑启发计算”、“类脑算法”等字眼。韩澈心头微微一动，想起了苏晚论文作者单位里的“Center for Brain-Inspired Computing Research”（脑启发计算研究中心）。
他没有立刻做出决定，而是花了几天时间，做起了“调研”。他找来这几个辅修专业的详细培养方案，一页页仔细研读。课程设置、先修要求、学分分布、毕业设计方向……他像分析对手的比赛录像一样，分析着每一条信息。他登录学校BBS的相关板块，搜索往届学长学姐的经验帖，了解课程难度、师资力量和实际收获。他甚至鼓起勇气，给开设“智能科学与技术”辅修项目的交叉信息研究院教学办公室发了一封邮件，咨询了一些具体的选课
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