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这个问题不太好回答。

如果对计算机语言一窍不通的话,是绝对回答不出来的,说空话都说不出来。

或许是因为凌之逸没回答过问题,又或许是因为他是个专注文艺领域的明星,评委都很想知道他到底有没有足够的水平,于是直接指定他来回答:

“凌之逸,你来回答这个问题吧。”

孟凝和应添域同时向他投去视线。

台下部分参赛选手都用看好戏的表情看着他:

“这个问题,我感觉凌之逸回答不了啊。”

“对啊,他一个明星,不好好拍戏唱歌,干嘛要来掺和机器人比赛的事啊?明星就老老实实赚那份钱得了,别来挤占我们普通人的资源啊。”

“我看他就是想蹭奖的,这机器人明显是另外两个人做的,答辩要现原形咯。”

就在许多参赛选手都认为凌之逸会支支吾吾说不出话时,他却上前一步,扬起微笑:

“感谢评委老师的提问,关于这个问题,我们之前也有内部讨论过,时间有限,我就简单说说我们的想法。

首先,我们认为应当选择合适的优化算法,有两种算法我们认为是不错的,第一种是梯度下降算法及其变体,比如sgd、mini-batch

gradient

descent和mentum;第二种是自适应学习率算法,比如adagrad、rmsprop和adam等,它们能够根据参数的历史梯度信息自动调整学习率,从而更有效地进行参数更新,减少不必要的计算。

其次,就是要在不影响机器人性能的前提下,尽可能简化算法逻辑,删除不必要的计算步骤,还能利用多核处理器或分布式计算技术,将计算任务分解为多个子任务并行执行,以缩短整体计算时间。

第三点是优化数据结构,根据算法需求选择合适的数据结构,并在算法执行前对数据进行预处理,比如数据压缩和降维。

最后就是优化硬件条件了,可以利用gpu等硬件加速器、使用针对特定算法优化的专业芯片或是fpga,另外,传感器和软件的优化也非常重要。

嗯,大概就是这样了,如果评委老师对我的回答还有别的感兴趣的地方,可以提出来,我们深入讨论一下。”

全场寂静。

先不说他这回答的水准到底怎么样,就他这不慌不忙不怯场的态度也值得大家给他点个赞。

他应该知道的,台下有很多本国的选手都对他持质疑态度。

一旦他表现出一点慌张一点犹豫,他们恐怕就会抓着他的漏洞做文章。

明星的身份既能让他更轻易地引起他人的注意,也会给他带来一些压力。

他扛住了这份压力。

——回答清晰有条理、用词得体又大方,众人一时之间都挑不出什么毛病。

评委盯着他看了几秒,他不闪不避回看过去,脸上依旧保持微笑。

就像他上台说的那样,他只要把这当成是一场演出,回到他最熟悉的领域就可以了。

刚才的回答即是他的表演。

对视完毕,评委微微点了下头:“谢谢你的回答,我暂时没有别的疑问了。”

过关!

孟凝、应添域和台下的老师都松了口气,凌之逸弯起眼睛,笑得相当灿烂。

……

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