林曉點開那篇論文的全文，開始仔細閱讀。
時間一分一秒地過去。
他腦子裡開始醞釀一個初步的想法。
他之前一首在擔心一個問題。
見微書院的實驗資源有限，那些競賽生早就把實驗室的裝置預約滿了。
他和蘇曼晴兩個人算得上實驗新手，根本排不上號。
既然別人靠導師和實驗室資源，他在這方面肯定是比不過的。
那麼就要轉換一下思路了。
別人做大而全的專案，他就做小而精的計算專案。
關鍵是要找到一個發力點。
一個既不需要複雜實驗裝置，又能體現技術含量的方向。
一個別人看不上、或者想做卻沒能力做的方向。
那個“基於深度學習的蛋白質亞細胞定位預測”看起來是個不錯的思路。
但林曉覺得不能繼續做的研究。
這個方向雖然不需要溼實驗，但也不算新鮮了。
歷年的獲獎作品裡己經有人做過類似的。
再做一遍，頂多算是重複，談不上創新。
評委們都是行家，一眼就能看出來你是真的在做研究，還是在炒冷飯。
得想點不一樣的。
計算生物學在生物問題上的應用，遠不止蛋白質定位預測這一個方向。
蛋白質結構預測、基因調控網路推斷、藥物分子設計、醫學影像分析……
每一個方向都有潛力，每一個方向都能做出花來。
但問題是，他對這些領域的瞭解都太淺了。
他知道神經網路能做什麼，但不知道為什麼能。
他知道反向傳播的原理，但不會手推。
他知道調參很重要，但不知道從何調起。
這種感覺就像是一個剛學會踩油門的人，坐在一輛賽車的駕駛座上，面前是一條筆首的跑道。
你知道這車能跑很快，但你不會換擋，不會過彎，甚至不知道剎車在哪。
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