第554章 考博结束（1/2）

经历了这场风波，

我林寻、张宇和花瑶三人之间的默契与信任愈发深厚，

也更加珍惜这来之不易的博士生报考机会。

备考的日子紧张而充实，图书馆、实验室、自习室三点一线成了他们生活的常态。

“林寻，你看这篇关于早期胃癌内镜诊断的最新研究，

它提出的这个新的分型标准，似乎和我们‘AI医生’的胃癌诊断模型有些出入，

你怎么看？”

花瑶拿着一本厚厚的期刊，眉头微蹙地向林寻请教。

她负责“AI医生”临床应用案例的整理与分析，对最新的临床进展尤为敏感。

我林寻接过期刊，凭借速记能力，快速浏览完文章的核心观点。

我闭上眼，“AI启明”立即将该新分型标准与“AI医生”数据库中数千例病例数据进行比对分析。

片刻后，我睁开眼，条理清晰地说：

“这个新分型有其创新性，强调了某些分子标志物的表达。

但它的样本量还不够大，主要集中在单一中心。

我们可以把它作为一个新的特征变量，

加入到‘AI医生’的早期胃癌诊断模型中进行训练，

看看能否提升模型的特异性。”

一旁的张宇，正对着电脑屏幕上复杂的神经网络结构图挠头。

他负责“AI医生”的算法优化和算力支持。

“说到模型，”

他插话道，

“我最近在尝试用联邦学习的方式来优化我们的多模态影像诊断模型，

这样可以在不共享原始数据的情况下，联合多家医院的数据进行训练，

解决数据孤岛问题。

不过，这里的梯度下降算法总是不太稳定，收敛速度太慢。”

我林寻凑过去，看着屏幕上跳动的参数。

“AI启明”迅速对张宇的算法逻辑进行推演。

“试试引入动量因子，并调整学习率的衰减策略，”

我林寻建议道，

“另外，我们之前处理肺癌影像时用过的注意力机制模块，

或许可以迁移到消化道肿瘤的影像分析上来，

让模型更关注关键的病变区域。”

张宇眼睛一亮：

“对啊！我怎么没想到！

消化道肿瘤影像的干扰因素确实多，注意力机制应该能帮上忙。

我这就试试！”

就这样，在备考的日日夜夜里，我们不仅复习着各自的专业知识，

更将复习中遇到的难点与“AI医生”的研发紧密结合。

我林寻凭借“AI启明”的强大分析能力和特种兵般的坚韧意志，

总能在关键时刻提出独到的见解；

花瑶细心严谨，总能从临床角度发现模型的潜在问题，并提供宝贵的病例支持；

张宇则是技术大拿，将理论构想变为现实算法。

遇到复杂的医学难题，

我们会一起泡在图书馆，查阅文献，激烈讨论，直到找到突破口。

有一次，为了搞清楚一个罕见的基因突变与早期肝癌发生的关系，

我们三人分头行动，我林寻负责梳理相关信号通路，

花瑶查找临床病例，张宇则利用“AI医生”的数据分析模块进行相关性挖掘，

最终合力撰写了一篇高质量的综述，连张教授看了都赞不绝口。

疲惫的时候，花瑶会给大家泡上一杯热咖啡，讲讲轻松的笑话；

张宇会分享一些最新的科技趣闻，活跃气氛；

我林寻则会用他那冷静而富有洞察力的话语，

给大家加油鼓劲，分析当前的复习进度和重点。

我们相互鼓励，彼此支撑，将备考的压力转化为前进的动力。

每攻克一个学术难题，不仅意味着离博士梦更近一步，

也意味着“AI医生”向更完善、更精准的目标又迈进了一小步。

这段共同奋斗的时光，不仅磨砺了我们的学识，更升华了我们的友谊，

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