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

    林檎走到舞臺中央，從徐詩蕊手里接過話筒。

    她不自覺地拿目光去找評委席上的人，他自然也在關注臺上狀況，視線相對時，她能瞧見他眼神里有幾分帶著笑意的鼓勵。

    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據集，包括日期、溫度、降水量、濕度、風速等參數；第二步做數據處理，包括處理缺失值、標準化數據、生成訓練和測試數據集；第三步設計模型，使用LSTM進行時間序列預測；第四步，使用PyTorch定義模型、損失函數和優化器，然后訓練模型并進行驗證和測試。”

    評委組長聽完點點頭，繼續針對性提問：“這個模型的準確性，你是怎么保證的？”

    “一共從三個方面做了優化。數據方面，盡可能確保了歷史數據的覆蓋性和精度，對氣象特征進行相關性分析，選取與預測結果相關度高的氣象變量。模型框架方面，一是增加更多的LSTM的層數和隱藏單元數，二是添加Dropout層減少過擬合。模型驗證方面，使用交叉驗證、性能度量、殘差分析等方法，評估和提高模型的穩定性和準確性。”

    “那你覺得，往后這個模型還有什么改進的空間？”

    “我能想到的第一個改進方向是擴充數據集，受限于能力和算力，目前的模型只考慮了溫度、濕度、風速等幾個特征，未來盡可能地將影響大氣運動的七個物理量都納入其中。其次是模型優化，比如增加更多的LSTM層，或者使用GRU來進行改進，還可以做超參數調整和長期預測……”

    孟鏡年肘下攤著評分表，點評一欄，已經記下了數個要點。

    林檎發言開始，他一個字也沒再寫。

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

    整個人熠熠生輝。

    他領悟到，自己此刻略顯微妙的心情，名為“與有榮焉”。

    評委組長顯然很是滿意：“我的提問完畢，其他老師有沒有要補充的？”他望了望孟鏡年，像是在問他這個氣象學相關的研究者還要不要發言。

    孟鏡年笑著搖搖頭，“您問得非常全面，我沒有要補充的。”

    主持人：“接下來是評委打分時間，請第八組成員返回座位，具體分數會在下一組答辯結束后公布……”