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他猛地从床上坐起来，揉了揉发胀的太阳穴，叹了口气。
索性不睡了。
林允宁下了床，穿着睡衣，坐到电脑前，却发现自己一时间不知道该干什么。
高熵合金的项目已经完结，石墨烯的项目暂时告一段落，雅努斯计划又陷入了困境。
他无意识地转着笔，目光扫过桌面，落在一个蓝色的U盘上。
那是里希特教授拷贝给他的，里面装着关于随机电报噪声RTN的实验数据。
“随机电报噪声......”
林允宁念叨着，随手把U盘插进电脑，将数据导入。
屏幕上，那条毫无规律，上下跳动的曲线再次出现。
既然自己的课题卡住了，不如帮别人解决点问题换换脑子。
他首先想起了刚刚在高合金“三色灯”
项目中获得成功的物理信息神经网络PINN。
既然PINN能从静态的XRD图谱中识别出“好”
与“坏”
的模式，那它能不能从这条动态的时间曲线里，也找出隐藏的规律?
说干就干。
林允宁来了兴致。
他立刻动手，将PINN的经验直接迁移过来，搭建了一个基于卷积神经网络CNN的Aether新模块。
他打算让模型像识别一张图片一样，从RTN信号的波形中“看”
出隐藏的模式。
他设定好网络结构，将信号切分成一个个小的时间窗口，把每个窗口的波形当作一张“图片”
，输入到CNN模型里进行训练。
电脑的风扇开始嗡鸣，模型在庞大的数据中学习。
一个小时后，训练结束。
屏幕上弹出了最终的分类准确率??63.7%。
这个结果，比闭着眼睛扔硬币稍好一些，但是没什么实际意义。
林允宁盯着那个数字，倒是没有意外，也没有失望。
如果这么简单就能得出正确结论，里希特教授也不会特意跑过来，求助于Aether了。
思考了一会儿，林允宁意识到问题出在了哪里。
他之前的成功，无论是处理X射线衍射XRD图谱还是材料相区分类，都是在处理静态的“空间模式”
。
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