第131章 只要演算法沒有問題，測試自然順利(第1/3 頁)

下午的時間，沈格便跟著幾人熟悉每個環節。

“大家來說一下各自的進度吧。”

隨著討論展開，大家圍坐在白板旁，輪番說了自己手裡的進展，帶著沈格一起又一遍理清了思路和每個模組的功能與責任。

每個人在這個團隊中的重要性被一次次強調，沈格觀察到，隊員的意見哪怕不是很有用都會被聞承恩這個隊長所重視。

“陳霖，還是那句話，注意確保功能安全資料的準確性。”

“好的。”陳霖將聞承恩的話一一記下。

沈格坐在桌子旁，她的腦海中，滿是與無人駕駛相關的演算法概念和技術框架。

“沈格，你看看這個。”聞承恩拿著平板走了過來。

“你有什麼特別的想法嗎？”聞承恩繼續問道，似乎想要多瞭解她的思維方式。

沈格看了眼他電腦中的資料，緩緩說道：“這個感測器的資料處理部分可以透過引入數字神經網路裡的大資料來提升準確率。”

沈格微微抬頭，表達自己的見解。

她的聲音在實驗室內並不算響，但充滿了自信。

“是個好主意。”聞承恩立刻贊同，“我們可以嘗試調動多個資料來源，利用深度學習演算法來最佳化障礙物識別。這樣，不論是靜態物體還是動態物體，都能更好地被識別。”

陳樺調侃道：“果然，我們的小妹妹聰明伶俐，一下子就把技術細節抓住了。”

“喲，華子，你這麼說我就想起你剛來的時候可沒這麼聰明。”王朔星也跟著湊熱鬧，今天的氣氛似乎格外融洽。

“我投降。”陳樺舉著滑鼠眼神懇求王朔星別第一天就當著妹妹的面揭他的短。

“沈格的想法確實值得注意。”蘇朗補充道，“利用深度學習的方法去分析感測器資料，不僅可以加快處理速度，也能提高識別率。”

他們沒想到的事沈格想到了，這說明了什麼？

“我們接下來可以進行一些實驗，驗證這種方法的可行性。”聞承恩說著，目光渴望而堅定，似乎已經在腦海中描繪出未來的圖景。

實驗室的牆壁上掛滿了各種感測器的圖樣和資料流圖。

“我們不妨從最近的幾個專案案例入手，包括那些資料量大的無人駕駛技術。”沈格繼續思考，目光掃過平板上的圖表，指尖輕點，似乎在腦海中迅速構建模型。

“我們要設定清晰的目標，針對不同種類的障礙物進行反饋調整。”她的聲音雖輕卻句句在理。

“對，這樣不僅可以建立其實時的識別模型，還能在大資料的支援下提升對異常情況的響應能力。”聞承恩為沈格的補充點頭稱讚，團隊的氛圍因她的參與變得更為活躍。

“倒是個新穎的思路。”陳樺略顯驚訝地說道。

王朔星則始終保持著一份輕鬆的態度：“看吧，我就說沈格妹妹老厲害了，簡直就是我們團隊的小太陽！”他的調侃引來了笑聲，這形容倒也確切，也讓原本緊張的研究氣氛稍顯輕鬆。

蘇朗表情認真起來，抓住了討論的要點：“我們需不需要重新評估現有資料庫？如果引入更多種類的資料，或許能進一步提升模型的準確性。”

“需要。”

聞承恩經他提醒開始在畫板上記錄關鍵點，試著搭建一個全新的系統化框架。

“我可以負責收集和最佳化資料來源，你們演算法我看了還可以再最佳化提升變得更智慧靈巧些。”

沈格主動提出，從她的語氣可以聽出這是她擅長的領域。

“比如說，我們可以引入更前沿的演算法，將深度學習與自然語言處理結合，不僅如此，還可以增加自學習的機制，使得模型在實際應用中不斷自我改進。”好處就是，