择合适的方法。”
经过一番深入的讨论和反复的试验，他们最终确定了一个较为完善的算法方案。这次经历让古芯羽在算法设计方面的能力得到了极大的锻炼和提升，也让她在小组中崭露头角。
凭借着在算法研究小组的出色表现，古芯羽有幸被邀请参与学校的一项重要科研项目——研发一款新型的智能算法，旨在提高人工智能系统在图像识别领域的准确性和效率。
项目启动初期，团队成员们围坐在一起，进行头脑风暴。
项目导师张教授严肃地说：“大家都知道，当前图像识别技术虽然取得了一定的进展，但在复杂场景下仍然存在很多误判和识别不准确的问题。我们这个项目的目标就是研发一种全新的智能算法，能够克服这些难题。这是一个极具挑战性的任务，需要大家齐心协力。”
古芯羽认真地听着，心中既充满了兴奋又感受到了巨大的压力。她深知这个项目的重要性和难度，但她毫不畏惧。
在接下来的日子里，古芯羽和团队成员们开始了艰苦的研发工作。他们首先对现有的图像识别算法进行了深入的研究和分析，找出了其中存在的不足之处。
“目前很多算法在处理图像特征提取时，过于依赖局部特征，而忽略了整体结构信息，导致在识别一些变形或遮挡的图像时出现错误。”古芯羽在团队讨论中指出。
“那我们可以尝试引入一种新的特征提取方法，将局部特征和整体结构特征相结合。”另一位成员提出了建议。
于是，古芯羽开始查阅大量的学术文献，寻找灵感。她发现了一种基于深度学习的特征融合算法，经过改良后或许可以应用到他们的项目中。
“我觉得这个特征融合算法有很大的潜力，但需要根据我们的项目需求进行调整。”古芯羽向团队成员们介绍道。
“那我们先进行模型搭建，然后通过大量的图像数据进行训练和优化。”张教授说道。
在模型搭建过程中，古芯羽遇到了不少技术难题。比如，如何确定不同特征层的权重分配，如何优化神经网络的结构以提高计算效率等。
“这个权重分配问题很关键，如果不合理，会影响整个算法的性能。”古芯羽看着电脑上的模型架