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姜迎曦将照片轻轻放在沙发上，起身去厨房收拾碗筷。收拾完走出来，看见宋芷微已经倒在床上，呼吸均匀绵长。　　姜迎曦将她随手扔在床边的拖鞋摆正，这才退出来，轻轻带上了卧室的门。　　客厅安静下来。　　她坐回沙发，又拿起那张毕业照，视线落在孙婕身上。　　照片里，她瘦得脱了相，颧骨微凸，下巴尖削，虽然嘴角还挂着笑，但气色暗沉沉的，眼底透着病气。　　姜迎曦没犹豫，拿起手机，点开和孙婕的对话框，飞快地打了一行字，发送。　　【你得去大医院做个全身检查。】　　几分钟后，孙婕语音回复，【我去医院检查了，没什么大事，前阵子找中医开了些中药，正在调理呢。】语气还是那副大大咧咧的样子。　　姜迎曦把手机搁到一旁。　　窗外的天色暗了些，她慢慢舒出一口气，告诉自己，没事就好。　　不知不觉间，姜迎曦想起了童年。　　小时候，她和伙伴们在村口玩游戏。几个高年级的孩子定规则，她蹲在地上听了一遍，站起来说这不公平。其他孩子嫌她扫兴，说听哥哥姐姐的准没错。　　她没理会，又把自己的理由重说了一遍，话没落地，有人甩过来一句，“那你就别玩儿啊！”　　她一听，退出了那场游戏，坐在旁边的石墩上看他们玩儿。从头看到尾，一点不觉得委屈，只觉得规则不对的游戏玩起来没意思。　　后来上学了。数学课上，老师讲了一道题，她在草稿上演算了一遍，发现数字对不上，直接举手，“老师，你说的不对。”教室里瞬间安静，老师抬头，眼神冷冷地看向她。　　旁边的同学争先恐后地发言，都说老师讲的是对的，是她算错了。　　她没有再争辩，只是上课　　正式上课第一天，姜迎曦就领教了什么叫水土不服。　　第一节课是深度神经网络理论与实践。她原以为这不过是一门讲原理的基础课，像国内那门《神经网络与深度学习》一样，从感知机开始，一步步推到反向传播。　　结果教授连自我介绍都省了，只花了不到半小时把神经网络的基本框架带过，剩下的时间全部放在了案例上。而且他语速极快，再加上全英文授课，稍一走神就跟不上节奏。　　讲到某个节点，教授忽然停下来，在白板上写下三个字母：ai，l，dl。　　随即搁下笔，“哪位同学能用三句话把这三者的关系说清楚？”　　教室里静了三四秒。　　前排一个男生开口，英语清晰流利，“ai>l>dl。ai是终极目标，l是达成目标的方法，dl是l中一类特定的高阶技术。”　　教授点了点头，“不错，概念背得很准确。”　　话音刚落，教室里就有人忍不住笑了一声，随即稀稀拉拉的笑声跟着响起来。　　教授顿了顿，视线扫过一圈，最后落在教室里唯一的亚裔面孔上。　　“这位同学，就拿我刚才问的问题举个例。在生物医学工程里，什么算ai，什么算l，什么算dl？”　　姜迎曦愣了一拍，没料到第一节课自己就被点名。　　正准备起身，屁股刚离开椅子，突然意识到不需要站着回答问题，于是坐了回去。　　她稳了下呼吸，放慢语速，“比如，一个系统要判断一张医学影像里有没有肿瘤。从ai层面来看，核心问题是定义这套系统的最终价值边界。”　　她的语速还跟不上思维节奏，说到某个专业术语时，脑子里要短暂搜索一下才能吐出来。　　“……就是让机器模拟人类放射科医师的判读能力，自动完成医学影像中肿瘤识别的辅助工作。”　　……　　她说完，看向教授。教授没点头，也没摇头。她心里没底，不确定自己的表达是否足够准确。　　“那你认为，在这个例子中，用dl一定比用传统方法更好吗？”教授继续追问。　　姜迎曦几乎没有犹豫，脱口而出，“不一定。”　　教授没有接话，只是看着她。　　她只好硬着头皮往下说，“如果数据量很少，dl的可解释性反而更差。尤其是在医疗场景里，医生往往需要知道机器为什么做出某个判断，而不仅仅是机器做出了什么判断。”　　教室里安静了一瞬。　　“不错，至少你考虑过使用场景。”教授说完便转身继续讲课。　　姜迎曦轻轻呼出一口气。旁边的女生侧过头，低声说了一句，"niceanswer"　　她愣了一瞬，小声回，"thanks"　　……　　上了一周的课，姜迎曦终于确认，这里的教学方式和国内是两套模式。　　以前在国内，老师主讲，有课件，有ppt，节奏比较缓慢，每节课的重点还会标注出来。　　但在这里，教师只引导，白板上手写推导，节奏快，信息密度大。　　这就意味着，不预习课就等于白上。　　哦豁，小伙伴们如果觉得52书库不错，记得收藏网址https:52shuku或推荐给朋友哦~拜托啦（>　　传送门：|

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