我们昨天下午刚把那份关于城市交通拥堵的新算法跑通了，目前轮到答辩了。
说实话，今天比往年来得省事，出于大家手头的数据都比我预想的要扎实。 我们组的项目核心是“预测城市拥堵”。
嗯，用“预测”这个词挺贴切的，毕竟目前的研究大多还停留在“历史重现”要么“事后回测”的阶段。我们做的是实时的，能顺着实时的车流往前推，看下一秒是不是该让行。
这一点在实际业务里贼关键，一旦搞错，可能就是堵塞。 数据方面，我们主要用了三个源。
起初是政府公开的高清路口数据，这是最权威的，哪怕有时候数据间或断档，我们也能用周边的视频流补上，这确实比单纯用摄像头数据更像真。
其次是跟随车的数据，这个成本高，但效果最好，特别是那种大货车，我们也能卡准，简直是神来之笔。最终是手机信令数据，这个好弄，没成本，但有个小毛病，就是有时候信号不好，被基站干扰了，害得某些时段漏了数据，别看这不影响整体趋势，但确实是个瑕疵。 算法这块，我们没走那种复杂的深度学习大杂烩路线。
嗯，我们用的是传统的 LSTM 加上个好办的注意力机制，看着挺土，但在这个特定的场景下，效果反而出乎意料的好。
像我们昨天跑的那个建模，把那会儿三十天的拥堵情况都堆进去了，结局那时候雨特别大，车道变窄，还是稳稳地没掉队。
有时候你会认定，咱们是不是有点过于保守了？毕竟目前的基线模型都能做到 85% 以上的准率，但有时候真玄学，咱们这效果摆在那里，就是不一样。 最终就是答辩环节。我认定最大的挑战就是如何把那个“随机波动”的局部讲顺。大家看手，这手已经抖了，出于刚刚讲了半天那个算法，突然前面那个随机噪声的难题就来了。
实际上这挺正常，毕竟数据本身就不完美。但我个人认定，这个点讲明白了，反而显得咱们项目更接地气，更不好办被卡。
毕竟，真正的工程，就是从一个个不完美的数据里找规律，而不是追求完美的数学公式。 好了，我自己感觉凑合，但还得看老师如何讲。
听说他们今天有点卷，估摸都能吃到一口。我在想，是不是该把那个“随机波动”的局部再深挖一下？毕竟，有时候这种小毛病，恰恰是区分好项目和小项目标地方，也是个亮点。
总而言之，方向是对的，数据是稳的，剩下的就看如何把这个“滑溜溜”的难题给圆住了。 算了，不说那些了，赶紧回去改改那个 PPT，特别是那个“假设”局部，得重新斟酌一下措辞，显得更专业一点。 对了，记得把那个“遵循”改成“适配”，别看意思差不多，但换个词显得我们更专业。
还有，那个“贼”也别用得忒频繁，间或用一下显得更自然。 今天的答辩就到这里，算是把这一大堆乱七八糟的东西攒一攒，等下正式讲。