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徐诗蕊上台汇报,另外三人站在一旁等候,有了开赛前的演练做基础,徐诗蕊紧张归紧张,整个汇报流程基本流畅无误。

“好,接下来有请各位评委老师提问。”

话筒被递到了评委组组长手里,组长是计算机学院的,所提的问题无疑直至核心:“你们用PyTorch搭建的预报模型,具体是怎么实现的?请详细阐述。”

徐诗蕊拿着话筒,下意识地看了看另外三位组员,闫明轩指了指林檎,徐诗蕊意会,便说:“这部分是由我们组员人工智能学院的林檎同学完成的,这个问题由她来回答。”

林檎走到舞台中央,从徐诗蕊手里接过话筒。

她不自觉地拿目光去找评委席上的人,他自然也在关注台上状况,视线相对时,她能瞧见他眼神里有几分带着笑意的鼓励。

她原本毫不紧张,被孟镜年这样一看,反倒觉得呼吸紧促两分。

林檎清清嗓:“第一步获取公开的天气数据集,包括日期、温度、降水量、湿度、风速等参数;第二步做数据处理,包括处理缺失值、标准化数据、生成训练和测试数据集;第三步设计模型,使用LSTM进行时间序列预测;第四步,使用PyTorch定义模型、损失函数和优化器,然后训练模型并进行验证和测试。”

评委组长听完点点头,继续针对性提问:“这个模型的准确性,你是怎么保证的?”

“一共从三个方面做了优化。数据方面,尽可能确保了历史数据的覆盖性和精度,对气象特征进行相关性分析,选取与预测结果相关度高的气象变量。模型框架方面,一是增加更多的LSTM的层数和隐藏单元数,二是添加Dropout层减少过拟合。模型验证方面,使用交叉验证、性能度量、残差分析等方法,评估和提高模型的稳定性和准确性。”

“那你觉得,往后这个模型还有什么改进的空间?”

“我能想到的第一个改进方向是扩充数据集,受限于能力和算力,目前的模型只考虑了温度、湿度、风速等几个特征,未来尽可能地将影响大气运动的七个物理量都纳入其中。其次是模型优化,比如增加更多的LSTM层,或者使用GRU来进行改进,还可以做超参数调整和长期预测……”

孟镜年肘下摊着评分表,点评一栏,已经记下了数个要点。

林檎发言开始,他一个字也没再写。

她一贯不是个善谈的人,这好像是他第一次见到她的这一面,面对自己的专业自信从容,条理清晰。

整个人熠熠生辉。

他领悟到,自己此刻略显微妙的心情,名为“与有荣焉”。

评委组长显然很是满意:“我的提问完毕,其他老师有没有要补充的?”他望了望孟镜年,像是在问他这个气象学相关的研究者还要不要发言。

孟镜年笑着摇摇头,“您问得非常全面,我没有要补充的。”

主持人:“接下来是评委打分时间,请第八组成员返回座位,具体分数会在下一组答辩结束后公布……”

林檎和徐诗蕊向着评委席,不整齐地鞠了一躬,便手挽手地离开了舞台。

回到位上,徐诗蕊小声说:“我手都在抖……”

林檎微笑着把她的手握紧了一些,不必说,她也是如此。

答辩结束,小组四人都暂且卸下包袱,终于有心情去听别组的汇报。

这组汇报结束,林檎他们组的打分也出来。

主持人念到:“五位评委给第八组的打分分别是:96.2分、98.4分、97.7分、95.8分和97.2分……去掉一个最高分98.4分,去掉一个最低分95.8分,第八组的最终得分为97.03分……”

分数与座次对应。

那个最低分,是孟镜年打出来的。

赛程过半,主持人宣布休息十分钟再继续。

小组四人头昏脑涨的,都起身去外头透气。

林檎出门前回头看了一眼,孟镜年仍在座位上,正在与答辩组长聊天。

同徐诗蕊去了趟洗手间,到走廊尽头去吹了会儿风,再回到教室。

孟镜年人不在位上了,不知去了哪里。

林檎回座位坐下,拿出手机发消息。

badapple:手真严。

消息几乎是秒回的,孟镜年发了个大笑的表情包。

mjn:不能徇私,所以苛刻了一点。

林檎正在打字,消息又发过来,她以为自己手速够快了,孟镜年似乎还要再快一些。

mjn:95.8是你们作品整体的评分。

身旁过道学生来去,世界潮水一样喧嚣。

林檎屏住呼吸——

mjn:你的部分,我给100分。

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