当然能写呀，为什么不能写呢？如果你买一万多的电脑，该写不出来，还是写不出来呀。写论文靠的就是知识文化的储备，和知识词汇量的储备，就算是没有电脑用手机也可以写论文呀。我前几天在网吧还写过论文了，我还没电脑了，你说我就不能写论文了吗？
计算机sci期刊投稿认可度也是比较高的。不过一般来说，计算机SCI1区发表的论文含金量高于SCI2区期刊。
作者写的计算机方向论文如果不能够在sci一区期刊发表，那么也是可以尝试sci二区期刊的，这样也能够获得较多的加分，此外学术顾问在这里也分享了几本计算机方向的2区sci期刊，都是单位认可度高的期刊，对晋升职称也是有帮助的。
深入企事业机构用户进行调研 认真分析用户的实际需求 主要包括系统的功能、性能、安全及可靠性、接口等
以机器学习/深度学习领域为例
1. 在原始的数据集上加一些噪声，例如随机遮挡，主要是根据具体的任务来增加噪声或扰动，不可乱来。如果它的精度下降的厉害，那你的思路就来了，如何在有遮挡或有噪声或其他什么情况下，保证模型的精度。（无事生非）
2. 用它的模型去尝试一个新场景的数据集，因为它原来的模型很可能是过拟合的。如果在新场景下精度下降的厉害，思路又有了，如何提升模型的泛化能力，实现在新场景下的高精度。（无事生非）
3. 思考一下它存在的问题，例如模型太大，推理速度太慢，训练时间太长，收敛速度慢等。一般来说这存在一个问题，其他问题也是连带着的。如果存在以上的问题，你就可以思考如何去提高推理速度，或者在尽可能不降低精度的情况下，大幅度减少参数量或者计算量，或者加快收敛速度。（后浪推前浪）
4. 考虑一下模型是否太复杂，例如：人工设计的地方太多，后处理太多，需要调参的地方太多。基于这些情况，你可以考虑如何设计一个end-to-end模型，在设计过程中，肯定会出现训练效果不好的情况，这时候需要自己去设计一些新的处理方法，这个方法就是你的创新。（后浪推前浪）
5. 替换一些新的结构，引入一些其它方向的技术，例如transformer，特征金字塔技术等。这方面主要是要多关注一些相关技术，前沿技术，各个方向的内容建议多关注一些。（推陈出新）
6.尝试去做一些特定的检测或者识别。通用的模型往往为了保证泛化能力，检测识别多个类，而导致每个类的识别精度都不会很高。因此你可以考虑只去检测或识别某一个特定的类。以行为识别为例，一些通用的模型可以识别几十个动作，但你可以专门只做跌倒检测。在这种情况下你可以加很多先验知识在模型中，换句话说，你的模型就是专门针对跌倒设计的，因此往往精度可以更高。（出奇制胜）
题主希望笔记本电脑用来写论文，主要用办公软件，一般来说办公软件对电脑硬件要求不高，这款电脑CPU和内存足够满足题主的需求，再加上硬盘是固态硬盘，数据读取方面速度较快，硬件整体搭配上来看进行文字办公会很流畅不会有卡顿现象发生，硬盘256G固态也不算小，用来存文件绰绰有余。质量方面联想是老牌电脑生产厂商多年技术沉淀，再加上电脑现在已经不属于什么高技术产品，所以在电脑生产制造上不会有什么问题。唯一缺点是笔记本电脑受价格影响虽然也是轻薄本但电脑尺寸大一些，笔记本屏幕为15.6寸。
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