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林晓对此早有准备，上台前便提前拜托吴远桥调试好了投屏设备。
空口无凭的报告再流畅，也远不如实打实的数据图表有说服力。
真正的技术，从来都是靠结果说话。
“程院士，各位专家，接下来我为各位汇报DCA-Geno算法向玉米数据迁移的完整验证情况。”
他说话的同时手指落在键盘上，切入了第一个窗口。
“迁移工作的第一步，是确认拟南芥上训练好的模型参数在玉米群体上是否具有可传递性。”他接着调出一张数据表。
“我做了两组对照：一组是直接复用拟南芥参数，另一组是基于玉米群体的LD衰减曲线重新拟合的缩放系数。”
“结果显示，不做参数调整的情况下，模型在玉米上的表现不如不调整时好，甚至会出现偏差。”
......
“因此，我按照之前预想的思路，基于玉米群体的连锁不平衡衰减曲线，重新估计了窗口大小和正则化强度，并输入缩放系数。”
“调整后的模型在玉米验证集上的表现，基本上已经达到了与拟南芥相当的水平。”
随着汇报推进到这里。
偌大的会议室彻底沉寂下来，全场只剩林晓一个人的声音。
所有人的目光死死钉在屏幕的数据表格上。
其中彭建的心神最为震动。
来不及继续听下去了，就彻底被一组参数锁定了注意力。
窗口大小：500kb→调整为750kb
正则化强度：λ=0.1→调整为λ=0.065
缩放系数：1.0→1.38
他一眼认出了那组数字的含义。
玉米群体的连锁不平衡衰减速度大约是拟南芥的六成，如果把拟南芥的窗口大小直接搬到玉米上，等于用一个精细的尺子去量一片粗糙的地形。
既会丢失核心精度，还会滋生大量无效结构噪声。
但更难的地方在于，这个调整不是靠经验就能拍脑袋决定的。
林晓没有通过大量的试错来测试窗口大小，而是先估计了玉米群体的LD衰减速度，再按照一个大概的缩放比例去调整参数。
这一手，直接跨越了行业数十年的通用套路。
这种思路在算法迁移中非常少见，因为它需要掌握两层知识。
一是算法底层的统计学建模逻辑，二是对作物群体结构和遗传背景的精准把握。
他现在算是明白了。
难怪林晓能领先同龄人这么多的。
有这种跨学科的知识积累，随便想点东西，那层次也比别人高啊。
这已经不再是能力层面的差距，而是学术视野与认知层级上的断层领先了。
一旁的燕海青同样神色怔住，若有所思。
因为他自己就做过类似调整，知道这是一个需要反复验证才能确定的过程。
他再看了一眼那组数据。
调整后的玉米验证集上的真阳性率比不调整时高出将近两成，假阳性率没有增加。
这意味着林晓的调整方向是正确的，而且精度已经足够稳定。
其实到这一步，其实就已经相当夸张了。
因为很多做算法的人，其实一辈子都不会主动去计算那种缩放系数。