请关闭浏览器的阅读/畅读/小说模式并且关闭广告屏蔽过滤功能，避免出现内容无法显示或者段落错乱。
当然，放在林晓身上，他却觉得乐在其中。
主要这不是重复劳动。
没有调试别人留下的代码，也没有为了发一篇论文而做一件明知结果的事情。
他在创造一个之前不存在的东西。
这种从零到一的创造过程，让他有一种持续的、稳定的兴奋感。
于是，林晓来到鹏城的第六天。
晚上十点二十一分。
他按下最后一次运行键，屏幕上弹出了算法完成的提示窗口。
所有模块的状态都显示为绿色。
最后一轮贝叶斯优化返回了最优参数组合，质量评估网络在验证集上的准确率超过了阈值。
构象分类器输出的聚类簇数量和分布范围都符合预期。
他把日志文件从头到尾翻了一遍，确认没有遗漏的错误信息，然后把最终的输出结果保存到指定的目录中。
林晓长吐一口气。
终于是特么搞完了。
之前的所有努力都不算辜负。
虽然最开始只是源自一个灵感。
但为了实现它，林晓也算是把自己榨干了。
这个算法基本上调用了林晓之前掌握的所有知识体系。
统计耦合分析的数学框架、空间转录组跨批次偏移的识别逻辑、贝叶斯优化的参数搜索、卷积神经网络的质量评估、以及冷冻电镜密度图的处理经验。
每一块都是他过去几年里在不同方向上积累下来的，这个算法把它们全部串在了一起，可以说是他这个时期内的巅峰之作。
此时此刻。
林晓的心情无比激动。
有一种说不出来的成就感。
这种感觉甚至更甚于，他之前在华盛顿国际计算生物学学会领取奥弗顿奖的时候。
但原因其实很简单。
并不仅仅只是帮鹏湾实验室解决了建模的难题。
更重要的原因是，林晓对算法有了更深的理解。
也找到了自己未来很长一段时间里，可以一直为之努力去研究的方向。
这一点反而比单纯解决某个问题更让他激动。
他感觉自己正走在正确的路上。
研究算法这么久，他可能之前还是没有太意识到人工智能的重要性。
其实用计算机来研究生物学问题，在现在这个时代已经变得非常重要。
和之前的邓鸿奎一样的传统生物学家，可能并没有意识到。
或者是潜意识里清楚，但心里的傲慢让他们下意识忽略掉了这一点。
那就是曾是冷门学科的计算生物学，正在逐渐变成了引领式学科。
这一点能从2018年DeeMd的AlhaFold忽然横空出世就能看出来。
仅凭氨基酸序列就能预测蛋白质的3D结构，就一举攻克了困扰生物学界五十年的蛋白质折叠问题。
2020年，AlhaFold2的问世被《科学》杂志评为年度突破，其预测的2亿多个蛋白质结构几乎涵盖了所有已知蛋白质，为研究提供了前所未有的资源库。
施公曾评价其是能对科学领域最大的一次贡献和21世纪最重要的科学突破之一。
原本以为人工智能在蛋白质解析的方向上已经似乎被运用到了极致。
其预测的蛋白质结构都达到原子水平的准确度了。
DeeMd甚至都公布了大约2.2亿种蛋白质的预测结构。
几乎涵盖了DNA数据库中已知生物体的所有蛋白质。