也不用主动去跟学校汇报，等着学校主动找你商量就行。”
皆大欢喜。
美国加州，伯克利分校附近的生活区。
显然这位乔丹可不是全世界家喻户晓的那位篮球明星。但他的成就在行业内同样值得称道。
“机器学习之父”、“人工智能之父”、机器学习与统计学交叉领域的奠基人，美国三院院士————
同时还是加州大学伯克利分校特聘教授，统计系主任、大数据实验室共同主任以及统计人工智能实验室主任————
光环多到基本上一张名片只能挑重点说那种领域大佬。
当然身为合格的期刊编辑，在挑选审稿人的时候，还会考虑更多因素。
否则很多时候功成名就的大佬一般是不愿意亲自把时间浪费在审稿这种事上的。
比如这些年经常去华夏参加学术活动，前两年更是受邀成为了华夏华清大学软件学院的荣誉教授。
又比如在华夏近期公布的外籍院士候选人名单里，赫然有着迈克尔·乔丹的名字。
虽然今年华夏院士评定最终结果还没公布，但这个时候对于来自华夏的优秀论文，这位大佬肯定能多些耐心。
是的，跟前些年不同，诸多数学一区乃至顶级的期刊都已经不在坚持一定双盲评审。
没办法，学术方面的争议太多了，让数学家们都很应激，满意的工作成果完成之后，首先想到的都是先传到arxiv占个坑位再说。
最初还有些顶刊为了维持双盲评审，专门出了规定拒收上了arxiv的稿件。
但当越来越多的数学家，甚至是顶级数学家都开始频繁使用arxiv之后，大家都心照不宣的撤掉了这一规定。
对于期刊编辑来说，只要邀请函被回复，对方同意成为审稿人就够了。
至于大佬们接受了审稿工作后是亲自审稿还是交给他人去处理并不重要，编辑也不会关心。
反正接受了期刊的邀请函就代表着这位数学家愿意用自己多年积累下来的学术声誉为这篇论文是否刊载背书。
只是两个小时后，这个博士的一通电话，让迈克尔·乔丹专门把这篇论文打印了出来，开始认真阅读，随后便一发而不可收拾。
从下午一直读到了凌晨。
他的学生判断的没错。
这篇论文的确有点东西，而且还是很新的东西！
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