，就是更具挑战性的特征融合模型。
这天晚上，她又卡在了一个特征标准化和维度匹配的技术细节上，查阅了几篇文献仍不得要领，烦躁地抓了抓头发。办公室里寂静无声，只有她电脑风扇轻微的嗡鸣。
她起身走到窗边，望着窗外璀璨却冰冷的城市夜景，试图让混乱的思绪平复下来。就在这时，内网通讯软件上，纪屿深的头像突然跳动起来，发来的是一个文件传输请求，文件名是“多模态特征对齐的几种常用方法简述.pdf”。
安可儿愣住了。他怎么会知道她卡在这里？是巧合，还是……他一直在关注她的进展，甚至能推断出她可能遇到的困难？
她立刻接收文件，打开。是一份非常精炼的总结，列举了处理类似EEG和sEMG这种不同物理意义、不同采样率、不同噪声特性信号时，进行特征层融合前常用的对齐、归一化和降维方法，每种方法的优缺点和适用场景都写得清清楚楚，甚至还附带了简单的伪代码示例。
这简直是雪中送炭！
她激动地回复：“谢谢纪总！这份资料太及时了！”
纪屿深：嗯。遇到具体问题，可以记录下来，定期汇总。闭门造车效率低。
安可儿：好的！我明白了！
她重新坐回电脑前，如饥似渴地阅读着那份资料。很快，她就找到了适合自己当前问题的方法思路，困扰她许久的障碍迎刃而解。她立刻修改代码，重新运行。
这一次，程序顺利跑通。融合模型训练完成，初步测试结果显示，在部分受试者和任务上，融合模型的分类准确率确实显著高于最好的单模态模型，并且表现出更好的稳定性。虽然提升幅度不算巨大，而且存在个体差异，但这初步证实了她的核心假设：在特定条件下，多模态融合能够提供更丰富、更鲁棒的信息。
她强压住兴奋，开始按照计划进行更细致的错误分析，试图找出融合模型表现好与不好的具体模式。
等她把初步结果和分析整理成一份简要报告时，窗外天色已经蒙蒙亮。她竟然不知不觉工作了一个通宵。
虽然身体极度疲惫，但精神却异常亢奋。这是她第一次独立设计并执行一个完整的（哪怕是简化版的）研究实验，并且获得了有意义的初步结果。这种亲手验证想法的成就感，是任何阅读或分析报告都无法替代的。
她将报告发给了秦岚和小组，并在附件中特别感谢了纪屿深提供的参考资料。然后，她关掉电脑，趴在桌子上，决定小憩片刻，再开始新一天的工作。
闭上眼睛前，她脑中闪过纪屿深夜深发送文件时的平静侧脸。
他总是这样，在她需要的时候，以最精准、最不打扰的方式，提供最关键的支持。
不是保姆式的呵护，而是导师般的指引。
这种指引，让她在独自探索的黑暗中，始终能看到前方若隐若现的微光，并因此充满继续向前的勇气和力量。
晨光透过百叶窗的缝隙，悄悄洒在桌面上，照亮了那支银灰色的笔，和旁边刚刚完成的、还带着代码余温的实验报告。
深蓝海域，探索者的孤舟上，第一次自主实验的灯塔已经点亮。
虽然光亮微弱，照亮的范围有限。
但它确凿无疑地证明：这片海域，值得探索；这条航路，可以通行。
而那位远方的领航员，正通过加密的频道，持续发送着修正航向和补充燃料的指令。
她知道，更复杂的海况和更遥远的彼岸还在前方。
但此刻，手握初步的航海图，感受着身后坚定而强大的支持，她心中充满了继续远航的渴望与信心。
天，快要亮了。
新的航程，即将开始。