我的开挂人生1356第37章 报告风波与意外的橄榄枝

全国古籍数字化创新研讨会的会场设在国家图书馆报告厅庄重肃穆座无虚席。

来自全国各大高校、研究机构和图书馆系统的专家学者济济一堂气氛严谨而热烈。

李诗寒坐在台下看着台上一位位资深学者做着高水平的报告心中既感压力也充满期待。

王教授坐在他旁边低声鼓励：“别紧张我们的工作很扎实正常发挥就好。

” 轮到南陵大学项目组上台时王教授先做了整体介绍然后示意李诗寒上台讲解技术核心部分。

李诗寒深吸一口气【专注怀表】的被动效果悄然开启让他的心绪瞬间宁定。

他稳步走上讲台调整好麦克风打开精心准备的PPT。

“各位老师好我是南陵大学信息管理系的李诗寒。

接下来由我向大家汇报我们项目组在‘智能文献检索与知识图谱构建’项目中关于多模态特征融合与深度关联挖掘的核心算法工作…” 他的声音清晰沉稳逻辑条理分明。

PPT制作精良动画演示直观易懂。

他先从古籍数字化的痛点出发引出多维度信息融合的必要性然后详细讲解了他们设计的特征提取框架、融合策略以及基于图神经网络的关联挖掘模型。

讲解过程中他不仅展示了算法原理还通过几个生动的实例（如通过版式特征辅助断代、通过插图内容关联不同版本的文本差异等）演示了实际效果深入浅出令人信服。

【进行高水平学术报告技能“公开演讲”、“逻辑思维”、“专业知识应用”熟练度大幅提升！临场应变能力增强。

】 台下不少专家频频点头露出赞赏的神色。

王教授坐在前排脸上带着欣慰的笑容。

陈教授坐在不远处目光锐利听得十分专注。

然而就在李诗寒讲到最关键的部分——如何利用结构相似性和语义关联性挖掘古籍中非文本符号（如特定标记、版画细节）与文本内容之间的潜在联系时会场后排突然响起一个略带尖锐的质疑声： “这位同学你的想法听起来很新颖。

但是你提出的这种对‘非文本符号’的关联分析是否过于主观了？如何保证其科学性和可重复性？这些符号的意义本身就不明确强行建立关联会不会引入大量噪声甚至导致错误的结论？” 提问的是一位戴着金丝眼镜、面色严肃的中年学者来自国内某顶尖高校的文献学专业以治学严谨甚至有些刻板着称。

会场瞬间安静下来所有人的目光都聚焦到李诗寒身上。

这是一个非常尖锐且切中要害的问题直接挑战了李诗寒报告中最具创新性也最易引发争议的部分。

王教授的脸色微变有些担忧地看向台上。

李诗寒心中也是一凛但并未慌乱。

他早就预料到可能会遇到这类质疑并做了充分准备。

他暂停PPT播放面向提问者从容不迫地回答道： “非常感谢这位老师的提问您的问题非常关键。

”他先肯定了问题的重要性然后话锋一转“首先我们并非‘强行’建立关联而是基于大量已标注数据通过机器学习算法去‘发现’统计上显着的共现模式和关联规则。

这本身是一个数据驱动的过程而非主观臆断。

” 他操作电脑调出准备好的补充数据图表：“其次关于科学性和可重复性。

我们设计了严格的交叉验证和消融实验。

例如在判断某特定符号与特定内容主题的关联时我们会随机屏蔽该符号信息观察模型预测准确率的变化并用统计检验评估其显着性。

所有实验数据和代码都已开源欢迎各位老师复现和验证。

” 他顿了顿语气更加沉稳：“最后关于符号意义不明确的问题。

这正是我们工作的价值所在——我们不预设符号的含义而是通过算法挖掘其出现的上下文规律为文献学家和史学家提供数据支撑和新的研究线索。

比如我们发现在某类道教典籍中一种特定云纹频繁出现在‘存思’修炼方法的章节附近这或许能为理解该符号的功能提供一种量化参考。

当然最终的解读仍需依靠领域专家的知识。

” 李诗寒的回答有理有据既阐述了方法的科学性又明确了技术的辅助定位不越俎代庖显得谦虚而严谨。

话音刚落会场里响起了阵阵掌声连那位提问的严肃学者也微微点了点头没有再追问。

【成功应对学术质疑展现扎实功底与应变能力获得业界认可度大幅提升！学术声望+50！】 王教授长舒一口气向李诗寒投去赞许的目光。

陈教授眼中则闪过一丝更加浓厚的兴趣和探究。

报告环节圆满结束。

茶歇期间不少专家学者主动过来与王教授和李诗寒交流对他们的工作表示肯定并交换联系方式。

李诗寒谦逊地应对着举止得体给众人留下了深刻印象。

这时陈教授端着茶杯走了过来笑着对王教授说：“老王你们这个学生了不得啊！理论基础扎实思路开阔临场反应更是出色！后生可畏后生可畏！” 小主这个章节后面还有哦请点击下一页继续阅读后面更精彩！。

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