林曉對此早有準備，上臺前便提前拜託吳遠橋除錯好了投屏裝置。
空口無憑的報告再流暢，也遠不如實打實的資料圖表有說服力。
真正的技術，從來都是靠結果說話。
“程院士，各位專家，接下來我為各位彙報DCA-Genome演算法向玉米資料遷移的完整驗證情況。”
他說話的同時手指落在鍵盤上，切入了第一個視窗。
“遷移工作的第一步，是確認擬南芥上訓練好的模型引數在玉米群體上是否具有可傳遞性。” 他接著調出一張資料表。
“我做了兩組對照：一組是首接複用擬南芥引數，另一組是基於玉米群體的 LD 衰減曲線重新擬合的縮放係數。”
“結果顯示，不做引數調整的情況下，模型在玉米上的表現不如不調整時好，甚至會出現偏差。”
......
“因此，我按照之前預想的思路，基於玉米群體的連鎖不平衡衰減曲線，重新估計了視窗大小和正則化強度，並輸入縮放係數。”
“調整後的模型在玉米驗證集上的表現，基本上己經達到了與擬南芥相當的水平。”
隨著彙報推進到這裡。
偌大的會議室徹底沉寂下來，全場只剩林曉一個人的聲音。
所有人的目光死死釘在螢幕的資料表格上。
其中彭建的心神最為震動。
來不及繼續聽下去了，就徹底被一組引數鎖定了注意力。
視窗大小：500kb → 調整為 750kb
正則化強度：λ=0.1 → 調整為 λ=0.065
縮放係數：1.0 → 1.38
他一眼認出了那組數字的含義。
玉米群體的連鎖不平衡衰減速度大約是擬南芥的六成，如果把擬南芥的視窗大小首接搬到玉米上，等於用一個精細的尺子去量一片粗糙的地形。
既會丟失核心精度，還會滋生大量無效結構噪聲。
但更難的地方在於，這個調整不是靠經驗就能拍腦袋決定的。
林曉沒有透過大量的試錯來測試視窗大小，而是先估計了玉米群體的 LD 衰減速度，再按照一個大概的縮放比例去調整引數。
這一手，首接跨越了行業數十年的通用套路。
這種思路在演算法遷移中非常少見，因為它需要掌握兩層知識。
一是演算法底層的統計學建模邏輯，二是對作物群體結構和遺傳背景的精準把握。
他現在算是明白了。
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