徐詩蕊拿著話筒，下意識(shí)地看了看另外三位組員，閆明軒指了指林檎，徐詩蕊意會(huì)，便說：“這部分是由我們組員人工智能學(xué)院的林檎同學(xué)完成的，這個(gè)問題由她來回答。”

    林檎走到舞臺(tái)中央，從徐詩蕊手里接過話筒。

    她不自覺地拿目光去找評(píng)委席上的人，他自然也在關(guān)注臺(tái)上狀況，視線相對(duì)時(shí)，她能瞧見他眼神里有幾分帶著笑意的鼓勵(lì)。

    她原本毫不緊張，被孟鏡年這樣一看，反倒覺得呼吸緊促兩分。

    林檎清清嗓：“第一步獲取公開的天氣數(shù)據(jù)集，包括日期、溫度、降水量、濕度、風(fēng)速等參數(shù)；第二步做數(shù)據(jù)處理，包括處理缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)、生成訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集；第三步設(shè)計(jì)模型，使用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)；第四步，使用PyTorch定義模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器，然后訓(xùn)練模型并進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試。”

    評(píng)委組長(zhǎng)聽完點(diǎn)點(diǎn)頭，繼續(xù)針對(duì)性提問：“這個(gè)模型的準(zhǔn)確性，你是怎么保證的？”

    “一共從三個(gè)方面做了優(yōu)化。數(shù)據(jù)方面，盡可能確保了歷史數(shù)據(jù)的覆蓋性和精度，對(duì)氣象特征進(jìn)行相關(guān)性分析，選取與預(yù)測(cè)結(jié)果相關(guān)度高的氣象變量。模型框架方面，一是增加更多的LSTM的層數(shù)和隱藏單元數(shù)，二是添加Dropout層減少過擬合。模型驗(yàn)證方面，使用交叉驗(yàn)證、性能度量、殘差分析等方法，評(píng)估和提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。”

    “那你覺得，往后這個(gè)模型還有什么改進(jìn)的空間？”

    “我能想到的第一個(gè)改進(jìn)方向是擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，受限于能力和算力，目前的模型只考慮了溫度、濕度、風(fēng)速等幾個(gè)特征，未來盡可能地將影響大氣運(yùn)動(dòng)的七個(gè)物理量都納入其中。其次是模型優(yōu)化，比如增加更多的LSTM層，或者使用GRU來進(jìn)行改進(jìn)，還可以做超參數(shù)調(diào)整和長(zhǎng)期預(yù)測(cè)……”

    孟鏡年肘下攤著評(píng)分表，點(diǎn)評(píng)一欄，已經(jīng)記下了數(shù)個(gè)要點(diǎn)。

    林檎發(fā)言開始，他一個(gè)字也沒再寫。

    她一貫不是個(gè)善談的人，這好像是他第一次見到她的這一面，面對(duì)自己的專業(yè)自信從容，條理清晰。

    整個(gè)人熠熠生輝。

    他領(lǐng)悟到，自己此刻略顯微妙的心情，名為“與有榮焉”。

    評(píng)委組長(zhǎng)顯然很是滿意：“我的提問完畢，其他老師有沒有要補(bǔ)充的？”他望了望孟鏡年，像是在問他這個(gè)氣象學(xué)相關(guān)的研究者還要不要發(fā)言。

    孟鏡年笑著搖搖頭，“您問得非常全面，我沒有要補(bǔ)充的。”

    主持人：“接下來是評(píng)委打分時(shí)間，請(qǐng)第八組成員返回座位，具體分?jǐn)?shù)會(huì)在下一組答辯結(jié)束后公布……”