第三十一章 我和她就是很纯洁的友谊（2 / 2）

几乎就是建模竞赛的固定模式。

王正说道：“这个分工的确很合适，但是脑科学竞赛略微有些不一样，分工细节上我要跟你们详细说一说。”

“首先是建模这一块，既然圈定了脑科学建模，那必然是要结合脑科学知识，这也是拉来齐盛的原因，根据近年脑科学领域和人工智能的结合趋势，我们认为以人脑的某个运作过程为建模题目的可能性很大。”

苏飞疑惑道：“人脑的某个运作过程？”

王正解释道：“比如说，模拟人的视觉输入过程，例如一幅图像输入人脑，你们觉得最重要的是什么？”

陆涛给出了标准答桉：“最重要的便是注意力机制，这很早就在图领域提出过，任何一张图片，人们总是会把注意力放在最具特征的像素点上。比如深度学习经典的猫狗识别问题，人的注意力首先会集中在耳朵和轮廓的像素点上。”

王正赞赏地看着陆涛，这个数学系的王者的确有他的独到之处，涉猎非常广泛，居然也接触到了深度学习。

“因此，单单建模这一块，至少要有两人，齐盛是必须的，另一人最好是数学系，齐盛提出人脑的运作机制，数学系的那位同学则把这个机制转化为数学理论，再由计科系的同学进行编程。”

“而编程这一块，至少要三人，正好是计科系的三位同学。”

按照正常的建模竞赛，负责编程的人最多两人，甚至有大神一人挑起重担，但脑科学建模居然要三人。

“我知道你们的疑问。首先，脑科学建模，数据非常庞大，而且给你们的很可能是原始数据，你们需要从数据前处理开始。嗯......有多庞大呢，就比如脑电帽测出的EEG数据，如果采样频率是100HZ，每秒100个点，一个受试者至少一小时，一个实验至少十个受试者，也就是说有360万个点，而且是原始数据，你们明白这意味着什么吧。”

苏飞倒吸一口冷气，好家伙，原始数据就离谱，对这360万个点至少要进行滤波、分段、基线校正、噪音去除、特征提取等七八个步骤。

“而且，EEG只是脑信号中的一种，脑建模很可能会混用各种信号，到时候还可能有ERI等各种信号，每个信号的预处理方式都不同，所以，至少要有一个人专门负责数据预处理。”

王正的话让在场的六人都有些沉默，这个工作量确实有些大啊。

“剩下两人负责核心算法的设计，把建好的数学模型转化为实际算法。”

“至于最后的论文写作......”

王正撇了眼白珊珊。

这个数学系的抱大腿的少女还真的是只能做文书工作了。