第104章 早期胃癌诊断模型与申请超算（2/2）

“还好，”

我接过咖啡，语气平淡，

“主要是里面涉及的一些多模态数据融合算法，

我想尝试优化到我们的模型里，提升早期肺癌的检出率和特异性。”

他口中的“我们”，指的是他和“启明”共同开发的“AI医生”早期肺癌诊断模型。

花瑶知道我的厉害，也知道他那个从不示人的“AI启明”有多逆天，

没有多问，只是叮嘱道：

“别太累了，你这身体……”

提到身体，我眼神微凝。没人知道，我并非普通学生。

“我没事。”

我摇摇头，将思绪拉回眼前。

“叮！检测到用户思维波动，关联到过往军事经验数据。

提示：当前研究重点为医学模型优化，建议专注。”

“启明”的声音适时响起。

我收敛心神，看向电脑屏幕上复杂的文献内容。

凭借“超强速记”，我早已将文献全文一字不落地记入脑海，

再加上“启明”的深度解析和辅助推演，吃透这份文献并融入“AI医生”计划，

对我而言确实不算难事。

很快，关于优化“AI医生”早期胃癌诊断模型的研究计划初稿完成。

但接下来，我需要大量的计算资源来训练和验证新的算法。

“启明，校内的服务器算力不够，我们需要更强的算力支持。”

林寻在心中默念。

“分析完毕。

最优方案：申请使用学校国家重点实验室闲置的‘天河X号’超算资源。”

“启明”迅速给出结论。

第二天，林寻整理好所有申请材料，找到了负责国家重点实验室管理的李教授。

“李教授，这是我的申请，希望能借用实验室闲置的超算资源，

用于‘AI医生’早期肺癌诊断模型的算法优化和训练。”

林寻将材料递上，态度谦逊。

李教授是国内知名的生物医学工程专家，

看过我之前发表的几篇关于医学影像AI分析的论文，

对这个年轻人颇为欣赏。

他接过材料，仔细翻阅着，不时点头：

“林寻啊，你的这个早期肺癌诊断模型很有前景。

超算资源确实闲置了一部分，按理说是可以支持有价值的科研项目……”

就在李教授准备点头同意时，实验室里几个正在忙碌的研究员闻声围了过来。

“李教授，这怎么行？”

一个戴眼镜的中年研究员皱眉道，“‘天河X号’是什么级别？

那是给国家级重大项目、资深研究员用的！

他一个研一的学生，刚入门没多久，资历太浅了，懂不懂怎么高效利用超算？

别到时候把资源浪费了，还影响我们后续的项目排期！”

“就是！我们的项目还在排队呢，凭什么给他一个毛头小子先用？”

另一个研究员也附和道，语气中充满了不屑和质疑，

“早期肺癌诊断模型？

这种噱头玩意儿，网上一搜一大把，能有什么真东西？

我看他就是想借超算的名头给自己脸上贴金！”

研究员们你一言我一语，核心观点只有一个：

林寻资历太浅，根本不配使用超算！

我站在那里，脸色平静，眼神却渐渐冷了下来。

特种兵的经历让我习惯了在质疑和压力下行动。

我没有动怒，只是看着李教授，等待我的决定。

李教授有些为难，

一边是有潜力的新人项目，

一边是实验室老研究员的集体反对和现实的资历问题。

我深吸一口气，开口道：

“各位老师，我知道资历是个问题。

但我相信，我的项目价值值得这份资源投入。

我的‘AI医生’模型，目前在公开数据集上的表现，

已经超越了国际上同类的大部分模型。

如果能得到超算支持，我有信心在三个月内，

将早期肺癌的AI诊断准确率再提升至少五个百分点，

假阳性率降低三个百分点以上。”

我的声音不大，却带着一种不容置疑的笃定。

这种笃定，源自“AI启明”的精确计算，也源自他特种兵生涯中锤炼出的自信。

我的话并没有平息质疑，反而引来更多的嗤笑。

“年轻人，口气不小啊！”

“五个百分点？说的跟喝水一样简单！”

李教授看着争论的双方，又看了看我那份详尽到令人惊叹的研究计划，

陷入了沉思。

这不仅仅是一次资源申请，更像是一场年轻学者向固有规则发起的挑战。

我没有再争辩，

我知道，口舌之争毫无意义。

我需要的，只是一个证明自己的机会。

我的目光落在李教授身上，也在心中对“启明”下令：

“启明，准备PnB，分析实验室现有网络拓扑和安全协议……必要时，

展示我们的‘诚意’。”