直接放在桌上。

“您昨晚睡了多久？“他问。

韦伯愣了一下，这个问题不在他的准备范围内，他准备了技术参数、对比数据、下一步计划，但没准备“睡了多久“。

韦伯说：“四个小时，够了。“

杨平说：“不够，您七十八岁，不是二十八岁，今天回去补觉，明天再来。“

“可是……“

“这是命令，“杨平的语气很淡，但不容置疑，“不是商量。“

韦伯看着他，看了很久，嘴角露出一丝笑容。

“杨教授，“他说，“你知道在德国，从来没有人敢命令我吗？“

“我知道，“杨平说。

他走到测试台前，拿起那个散热片，对着光看了看。精密的纹路在灯光下闪闪发亮，像一件艺术品。

“做得很好，比我想象的更好。“

杨平没想到这个快八十岁的韦伯，干细胞领域的顶尖专家，居然还会弄这种东西

韦伯的眼眶微微发红。他想起在德国的时候，他的助手们也会做出很好的东西，但他很少说“很好“。他习惯了挑剔，习惯了找毛病，习惯了用高标准来压迫别人，也压迫自己。

韦伯沉默了很久，然后他伸出手，与杨平握手。

下午三点，唐顺准时出现在杨平办公室。

他手里拿着一份打印好的汇报材料，封面写着“预测性闭环算法v10——测试报告“。

杨平坐在办公桌后面，面前摊着几份文献，还有一杯已经凉透的茶。

“坐！“

唐顺没有坐，他站在白板前，把汇报材料一页一页地贴在白板上，用磁钉固定。这是他跟杨平学的习惯，汇报不是念稿，是画图，把逻辑变成可视化的结构。

他说：“核心思路，是用lst网络做时间序列预测，输入是7过去十分钟的电活动特征，输出是未来五分钟的放电概率分布。当预测到异常放电概率超过阈值时，提前三十秒启动光刺激，而不是等异常出现了再补救。“

“三十秒的提前量，怎么确定的？“

“模拟测试，我们跑了三千组模拟数据，发现三十秒是最佳平衡点，提前量太短，来不及干预；提前量太长，误报率上升。三十秒时，灵敏度和特异性的乘积最大。“

“误报率多少？“

“83，意味着每十二次预测触发中，有一次是假阳性。但假阳性的代价很小，只是多一次光刺激，没有副作用。“

杨平点点头，示意他继续。唐顺果然是一个优秀的复合型人才，他自己居然可以写算法。

唐顺翻到下一页：“硬件优化方面，我把数据维度从原来的二百五十六维压缩到六十四维，用的是主成分分析结合t-sne降维。精度损失主要来自压缩过程，但我们在模型层面做了补偿，用更深的网络结构来提取特征。“

“训练数据够吗？“

“不够，“唐顺诚实地说，“7的数据只有五周，样本量很小。我用的是迁移学习，先在大鼠的公开数据集上预训练，再用7的数据做微调。“

杨平皱眉：“大鼠和灵长类的电活动模式差异很大，迁移学习的效果能保证吗？“

唐顺如

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