“太好了！终于突破瓶颈了！”小周激动地说，“这下可以按时提交阶段性报告了。”
江亦辰点点头，脸上也露出了欣慰的笑容。他回到自己的座位上，在错题本上补充道：“解决方案验证通过：将核心参数α从固定值0.7调整为动态区间[0.5, 0.9]，根据场景复杂度实时适配，数据偏差降至0.12%。经验总结：复杂场景下，固定参数难以覆盖所有变量，动态区间设置更具灵活性，后续类似项目可参考此思路。”
写完后，他合上错题本，伸了个懒腰，才发现放在一边的饭菜已经完全凉了。他笑着摇了摇头，拿起手机给苏晓棠发了条信息：“项目瓶颈突破，今晚可以按时回家吃饭，想吃你做的糖醋排骨。”
很快，苏晓棠回复了信息，附带一个笑脸表情：“收到！糖醋排骨安排上，等你回家。”
看着手机屏幕上的回复，江亦辰心里暖暖的。科研工作虽然枯燥辛苦，但每当攻克一个难题，那种成就感是无法用语言形容的。而这份成就感的背后，除了团队的努力，还有苏晓棠默默的支持——她永远会在他晚归时留一盏灯，在他疲惫时准备好温热的饭菜，在他陷入瓶颈时，用生活里的小智慧给她启发。
然而，科研之路从来都不是一帆风顺的。没过多久，团队就遇到了一个更大的挑战。他们承接的“医疗影像辅助诊断算法”项目，需要将数学模型与医疗数据结合，辅助医生进行早期肿瘤筛查。但在实际测试中，算法对早期微小肿瘤的识别率一直偏低，达不到临床应用的要求。
甲方给出的最后期限越来越近，团队成员们都很焦虑。有一次，团队开会讨论解决方案，大家各抒己见，争论得面红耳赤。
“我觉得是数据量不够，应该再扩充样本库！”小林坚持道。
“不行，现在再扩充样本库，时间根本来不及，而且数据标注需要大量人力，短期内无法完成。”张姐反驳道。
“那是不是算法模型的问题？我们换一种深度学习框架试试？”小周提议。
“换框架风险太大，之前的工作相当于白费，而且新框架的适配还需要时间。”江亦辰皱着眉说。
会议开了两个多小时，依旧没有达成共识。散会后，大家都有些沮丧，实验室里的气氛格外沉重。江亦辰坐在工位上，揉了揉发胀的太阳穴，拿起深蓝色错题本，一页一页地翻看。
他看到了几年前记录的“环境监测数据建模”项目，当时也遇到了数据不足导致模型精度不够的问题，后来他们没有盲目扩充数据，而是通过优化特征提取算法，挖掘现有数据的深层信息，最终解决了问题。
“或许，我们可以换个思路，”江亦辰眼前一亮，立刻在错题本上写下：“医疗影像项目新方向：不扩充样本库，优化特征提取算法。1. 针对早期微小肿瘤的影像特征，设计专属的特征提取算子；2. 引入注意力机制，让模型重点关注影像中的可疑区域；3. 结合医学先验知识，约束模型的输出结果，提高识别准确率。”
他拿着错题本，再次召集团队成员开会。“大家看，”他指着错题本上的记录，“上次我们处理环境监测项目时，就是通过优化特征提取，在数据量不足的情况下提高了模型精度。这次的医疗影像项目，或许可以借鉴这个思路。”
他把自己的想法详细地告诉了大家，结合错题本上的经验，逐一分析可行性。“早期微小肿瘤的影像特征和正常组织的差异很小，普通的特征提取算法很难捕捉到，”江亦辰说，“我们可以设计一个专门针对微小病灶的特征算子，放大这种差异；同时，引入注意力机制，让模型自动关注影像中最有可能出现肿瘤的区域，减少无关信息的干扰。”
大家听了他的话，都觉得很有道理。之前的争论，让他们陷入了“要么扩充数据，要么换模型”的思维定式，而江亦辰的思路，为他们打开了一扇新的大门。
接下来的几天，团队成员们分工合作，全身心投入到算法优化中。江亦辰负责设计特征提取算子，他查阅了大量的医学文献，和临床医生沟通，了解微小肿瘤的影像特征；小林负责引入注意力机制，调整模型结构；张姐负责整理医疗先验知识，转化为模型的约束条件；小周负责编写代码，进行实验验证。
江亦辰每天都泡在实验室里，常常忙到深夜。他的错题本上，写满了密密麻麻的公式推导、参数调整记录和实验结果分析。有时候，一个算子的设计需要反复修改几十次，一次实验失败了，他就会在错题本上记录下失败的原因，然后重新调整思路。
有一次，他设计的特征提取算子在测试中效果不佳，识别率不仅没有提高，反而下降了。江亦辰没有气馁，他在错题本上写下：“特征算子V3版本失败，原因：过度关注局部特征，忽略了整体影像的上下文信息，导致模型误判率升高。改进方向：融合局部特征与全局特征，平衡细节捕捉与整体判断。”
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