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在一次團隊討論中，大家針對一個關鍵數據處理環節產生了分歧。
有的成員主張採用傳統的統計方法，而沈青婉經過深思熟慮後提出了一種創新的基於深度學習模型的處理方式。
她詳細地闡述了自己的思路：
“我們可以構建一個多層神經網絡，讓它自動學習數據中的特徵和規律，這樣能夠更好地適應複雜多變的圖像數據，提高識別的精準度。”
起初，部分成員對她的想法表示懷疑，但沈青婉並沒有氣餒。
她利用業餘時間，獨自進行模型的搭建和訓練。
在無數個夜晚，實驗室裏只有她和電腦屏幕的亮光相伴。
她不斷地調整模型參數，觀察實驗結果，記錄數據變化。
每當遇到程序報錯或者模型效果不理想的情況，她都會仔細地排查問題，從代碼的語法錯誤到數據的預處理偏差，不放過任何一個可能的細節。
