，看着上面的窗口。
“你这是把异质性噪声下的数据清洗问题解决了？”
“嗯。”程竞星点头。
段维早注意到这边的情况，走了过来。
“怎么了？”
“你看这个。”关明杰示意他看电脑。
段维凑近看了一眼，沉默了几秒。
关明杰在旁边替他总结：“
我们之前的预处理流程，是从数据内部估计噪声，从里面反推噪声特征，很容易被假信号骗。”
“但她把这套逻辑翻过来了，先把那些本来被丢在实验记录表里的脏信息捡回来了。”
他指了指屏幕上那张外部变量的表格。
“仪器多久没校准、样本放了多久、试剂是哪批的。”
“这些以前最多在排查问题时人工参考一下，从来没有被正式纳入数学模型。”
“但她把它们编码成先验分布，跟数据驱动的噪声估计做贝叶斯融合。”
“相当于清洗不再是盲猜，而是有了外部锚点。”
他翻到W7窗口的对比图：
“你再看这个。”
“W7这种死窗口，我们之前基本是放弃的，样本太少、噪声太大，根本没法用。”
“但她把清洗做完之后，信噪比从1.5拉到了6.1。”
“1.5是什么概念？信噪比小于2的数据，信号和噪声基本混在一起，跟没有差不多。”
“她直接从没法用的状态抢救回来一个完整的窗口。”
段维没有说话，但他在翻那些图表的时候目光明显放慢了。
他翻到网络结构对比图的时候停住了。
清洗前的图里布满了模糊的伪边和噪声连接，密密麻麻像一团被搅乱的线。
清洗后的图干净了很多。
剩下来的连接集中在那几个他知道真实存在调控关系的节点对之间。
这个结果比他预想的好太多了。
最关键的是最后那句‘待测试：全量数据流水线集成’。
她不是做了一个一次性的脚本，而是搭了一个可扩展的框架。
昨天解决了变点检测，今天解决了噪声清洗。
这两者还是打通的。
变点检测输出的窗口边界，直接喂给噪声清洗模块，清洗完的输出再往网络推断模块送。
段维把咖啡杯放在了桌面上，转头看着程竞星。
“你那个清洗方法，等稳定了能
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