主席顿了顿，目光扫过台下紧张的面孔，尤其是在mIt大学和北京大学队伍的方向多停留了一瞬。
他清了清嗓子，对着话筒：
“经过评委会最终评议，并综合考虑项目创新性、技术难度、完成度以及……其展现出的潜在重大现实价值……”
他特意加重了最后几个字，目光再次投向北大四人，带着一种前所未有的郑重。
“本届全球嵌入式算法挑战赛的亚军是——”
会场一片死寂，周炽几乎要停止呼吸。
“美国，麻省理工大学！”
哗——！
巨大的声浪瞬间爆发，夹杂着惊叹、掌声以及mIt队伍难以掩饰的失望和错愕。
他们之前一直被视作夺冠最大热门！
那么冠军……只剩下一种可能！
周炽猛地抓住旁边李泽川的胳膊，眼睛瞪得溜圆。
李泽川也屏住了呼吸，一向玩世不恭的脸上写满了紧张。
陈知行下意识地挺直了脊背，镜片后的目光锐利如炬。
苏想只觉得心脏快要跳出胸腔，她死死攥着衣角，指甲陷进掌心却浑然不觉。
评委会主席提高了音量，声音透过扩音器传遍会场的每一个角落：
“现在，我宣布，本届大赛的冠军是——”
他故意拉长了声音，制造着最后的悬念，然后猛地挥手指向北大队伍的方向，声音洪亮而激动：
“中国！北京大学代表队！”
“轰——！！！”
整个会场如同被投入了一颗重磅炸弹，瞬间沸腾了！
掌声、惊呼声、为数不多的几家媒体用的老式胶片相机声，响成一片！
冠军！他们是冠军！
世界冠军！
周炽第一个跳了起来，狂喜地抱住身边的李泽川，不管对方的嫌弃，用力拍着他的后背，语无伦次地喊着：
“赢了！我们赢了！世界冠军！”
李泽川也难得地没有推开他，嘴角咧开一个大大的、毫无阴霾的笑容，反手也捶了周炽一下：
“废话！当然是冠军！”
陈知行长长地、深深地吸了一口气，一直紧绷的脸上，终于露出了一个极其清浅却无比真实的笑容，他转向苏想，目光灼灼。
苏想站在原地，大脑一片空白，耳边是震耳欲聋的欢呼和掌声，眼前是队友激动狂喜的脸庞，还有台下无数道汇聚过来的、带着震惊、钦佩、不可思议的目光。
赢了？
他们真的赢了？
从国内赛的替考阴影，到全球赛初期的排名垫底，再到一路披荆斩棘，顶着质疑、窃密、规则刁难……他们竟然真的站到了世界之巅？
一股巨大的、混杂着喜悦、辛酸、委屈和无比自豪的热流，猛地冲上她的鼻腔和眼眶，视线瞬间模糊了。
“苏想！我们赢了！”
周炽放开李泽川，又激动地想给苏想来个拥抱，被陈知行巧妙地挡了一下。
陈知行递给她一块干净的手帕，声音温和而坚定：“苏想，这是你应得的。”
李泽川也难得地说了句人话：“干得漂亮，工具人……不，功臣！”
台上，工作人员已经开始引导他们上台领奖。
那尊象征着至高荣誉的水晶奖杯，在灯光下熠熠生辉。
就在北大四人激动地准备上台，接受这梦寐以求的荣誉时，评委席上一位一直沉默的、来自东欧某国的资深评委突然拿起面前的话筒，用带着浓重口音的英语严肃地说道：
“主席先生，请稍等。关于冠军项目的最终评定，我还有一个重要的技术细节需要当场确认，这关系到奖项的公正性。”
全场瞬间安静下来，所有人的心再次提起！
这位评委是公认的技术权威，他突然发难，意味着什么？
难道冠军归属还有变数？
所有人的目光都聚焦在这位以严谨和挑剔着称的老教授身上。
就连梅奥诊所的威尔逊博士也皱起了眉头。
评委会主席显然也有些意外，但保持着礼貌：“伊万诺夫教授，请问您有什么问题？”
伊万诺夫教授站起身，目光锐利地看向台上的北大四人，特别是苏想，他手中拿着北大的项目摘要，语气严肃：“关于这个融合模型，我有一个关键的技术疑问。”
“你们声称模型能够处理多模态医学数据，并实现高精度预测。但据我所知，心电信号、超声影像等数据维度极高，且存在大量噪声。”
“你们是如何在有限的训练样本下，有效避免过拟合，并保证模型在未知数据上的泛化能力的？
请给出你们核心的正则化方法或者数据增强策略的具体数学描述。”
这个问题极其专业和刁钻，直指深度学习模型在小样本医学数据上应用的核心痛点！
这已经不是简单的提问，而是近乎于一场小型的论文答辩！
如果回答不好，或者被找出逻辑漏洞，刚刚到手的冠军荣誉很可能蒙上阴影，甚至引发争议！
刚刚还沉浸在喜悦中的周炽和李泽川脸色瞬间变了。
这个问题涉及到底层算法设计，非常复杂，而且对方要求的是“具体数学描述”，这在短短的颁奖环节几乎是不可能完成的任务！
陈知行眉头紧锁，快速思考着如何用最简洁的语言概括他们的方法。
就在这紧张万分之际，苏想却上前一步，从陈知行手中轻轻拿过了话筒。
她的脸色还有些苍白，但眼神却异常清澈和坚定。
她先是用英语向伊万诺夫教授微微鞠躬表示尊敬，然后开口说道：
“尊敬的伊万诺夫教授，感谢您提出这个非常重要的问题。”
她的英语不算流利，但每个词都咬得很清晰。
“您说得非常对，高维小样本数据下的过拟合是巨大挑战。”
“我们的核心思路，并非依赖于单一复杂的正则化数学技巧。”
她顿了顿，似乎在组织语言，然后用手比划着，努力让自己的表达更直观：
“我们更多地是借鉴了……嗯……一种分而治之和注意力聚焦的思想。我们不是将所有的原始数据一股脑地扔进一个庞大的网络。”
“我们首先利用领域知识——也就是医生们的经验——将高维数据分解成多个具有明确生理意义的子模块或特征组。比如，心电信号重点关注节律和波形形态，超声影像关注结构和血流动力学参数。”
“然后，我们设计了一个轻量级的、可解释的元特征筛选器，它会根据不同的预测目标，动态地决定哪些子模块的特征更重要，从而自适应地调整模型的注意力，避免在无关噪声上过度学习。”
“这更像是一种基于领域知识的、结构化的稀疏学习，而不是纯粹数学上的正则化。”
“它可能不够优雅，但在我们面对的特定问题上，非常有效。”
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