第46章 花瑶搞定设备来源与张宇处理数据。（2/2）

最终，经过一番努力，

花瑶终于帮林寻联系到了一家可靠的设备供应商，

并且凭借出色的谈判能力，

为林寻争取到了一个远低于市场均价的优惠价格。

当花瑶将这个好消息和最终的报价单交给林寻时，

林寻简直不敢相信自己的眼睛。

“花瑶，你太厉害了！这个价格，比我预期的低了将近三成！”

花瑶俏皮地眨了眨眼：

“那当然，也不看是谁出马。

这下，设备购置难题总算是彻底成功解决了吧？”

设备的难题刚解决，林寻的免疫调节因子研究便如火如荼地展开了。

一波未平一波又起，

在实验数据开始积累后，

数据处理又成了新的拦路虎。

免疫调节因子的动态变化涉及多种细胞因子的相互作用，

产生的数据量巨大且复杂，

其中蕴含的关联性和潜在规律更是难以捉摸，

普通的处理方法根本无法满足需求。

林寻虽然有ai启明辅助分析，

但原始数据的清洗、特征提取和模型训练等基础工作仍需要强大的计算能力和算法支持。

“林寻，数据量比预想的还要大，

而且噪音很多，我的笔记本跑起来太吃力了，

现有的一些开源算法效率不高。”

林寻对着电脑屏幕皱眉，

转头对一旁正在帮他整理实验记录的张宇说道。

张宇闻言，凑过来看了看：

“这确实是个问题。

交给我吧，

我试试用我们计算机系最新的一些分布式计算框架和深度学习模型来处理，

应该能提高效率。”

作为计算机系的技术大牛，张宇对于解决这类技术难题充满信心。

接下来的几天，张宇全身心投入到数据处理工作中。

他搭建了临时的分布式计算集群，

编写了高效的并行处理脚本，

并尝试运用先进的神经网络算法对复杂的免疫因子数据进行建模和分析。

在ai启明提供的部分算法思路启发下，

张宇的工作一度进展顺利，

数据处理的速度和精度都有了显着提升。

但就在关键的模型优化阶段，

张宇遇到了一个技术瓶颈——

一种特殊的非线性特征提取算法始终无法达到理想效果，

模型的准确率卡在了一个瓶颈期，

他自己的知识储备暂时无法解决这个难题。

“这个算法的参数空间太复杂了，

我尝试了多种调参策略，效果都不理想。”

张宇揉着疲惫的眼睛，有些挫败地说。

林寻拍了拍他的肩膀：

“别急，办法总比困难多。

你平时不是经常关注各种技术研讨会吗？

看看最近有没有相关的线上会议。”

张宇眼睛一亮：

“对啊！我想起来了，

明晚有一个国际计算机领域的线上研讨会，

主题正好涉及大规模数据处理和深度学习优化，

说不定能找到突破口。”

当晚，张宇准时参加了线上研讨会。

会议中，

一位来自麻省理工学院的计算机科学家关于“高维稀疏数据非线性降维与特征增强”的报告引起了他的极大兴趣。

报告结束后，张宇立刻通过会议的互动平台向这位专家请教了自己遇到的瓶颈问题。

令他惊喜的是，

那位行业内的专家对张宇提出的问题和他所从事的免疫数据研究方向很感兴趣，

认为其具有重要的应用价值。

专家不仅耐心解答了张宇的疑问，还针对他的具体算法模型，

给予了一些关键的指导，

推荐了一种前沿的自适应学习率调整策略和特征融合方法。

“太感谢您了！您的建议让我茅塞顿开！”

张宇如获至宝，连夜根据专家的指导对算法进行了改进和优化。

果然，在引入了新的策略后，之前的瓶颈被成功突破！

模型的准确率大幅提升，

完美地完成了对复杂免疫调节因子数据的深度挖掘和特征提取。

“成了！

林寻，你看，数据处理完成了！

这些是关键的分析结果和可视化图表。”

张宇兴奋地将处理好的数据结果展示给林寻。

林寻看着清晰的数据分析报告和精准的预测模型，激动不已：

“张宇，你太牛了！

这下我们的研究又能往前推进一大步了！”

在花瑶解决设备难题和张宇攻克数据处理难关的帮助下，林寻的研究进展顺利，很快就取得了初步成果——

他们成功筛选出了三种具有显着调控作用的新型免疫调节因子，

并通过动物模型初步验证了其在炎症反应中的关键作用。

看着实验数据图表上那令人振奋的结果，林寻心中充满了感激。