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知識，做筆記，做練習題，雖然身體還未完全恢復，但精神卻格外飽滿。
順利透過筆試和麵試，政審環節也毫無問題，很快她就接到了錄用通知。
她好像輕鬆極了，像鳥兒飛向天空，像魚兒滑入大海一樣自由，沒有了情愛的束縛，她自由了。
以前總是為了別人而活，現在她可以真正地為自己而活。
進入科研單位後，沈青婉全身心地投入到數字AI的研究工作中。
她所在的團隊正在攻克一個關於最佳化AI演算法以提高影象識別精準度的技術難題。
起初，面對複雜的程式碼和海量的資料，沈青婉感到有些無從下手，但她骨子裡的那股倔強和對新知識的渴望驅使她不斷前進。
她每天早早地來到實驗室，坐在電腦前，眼睛緊緊盯著螢幕，逐行分析程式碼邏輯。
她查閱大量的學術文獻，與團隊成員深入討論各種可能的解決方案。
在一次團隊討論中，大家針對一個關鍵資料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路，讓它自動學習資料中的特徵和規律，這樣能夠更好地適應複雜多變的影象資料，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，實驗室裡只有她和電腦螢幕的亮光相伴。
她不斷地調整模型引數，觀察實驗結果，記錄資料變化。
每當遇到程式報錯或者模型效果不理想的情況，她都會仔細地排查問題，從程式碼的語法錯誤到資料的預處理偏差，不放過任何一個可能的細節。
經過數週的努力，她終於成功地訓練出了一個初步的深度學習模型。
當她將這個模型應用到測試資料上時，驚喜地發現影象識別的精準度有了顯著的提高。
她迫不及待地將這個結果分享給團隊成員，大家對她的成果都表示了高度的認可和讚賞。
這不僅讓她在團隊中贏得了尊重，也更加堅定了她在數字AI領域深入探索的決心。
這晚，沈青婉走出單位大樓，抬頭看著夜空，繁星閃爍。
她深深地吸了一口氣，沒有裴子安的世
