10月16日，脑竞如期举行。
苏飞等人早上六点多便醒过来，去食堂吃了个早饭，六人一起步入考场。
这次的脑科学竞赛由京大脑科学联合研究院主导，联合中科院研究所以及各省级实验室，再加上一个教育部在背后出钱出力，这个阵容属实是已经超过绝大多数国赛了，连国内最为知名的挑战杯也是不及脑竞的阵容，其含金量可见一般。
而上午八点，在考场就已经聚集好了本科生、硕士生和博士生共27支队伍，在监考人员的安排下各自入场。
这里的考场是一间间小机房，各支队伍都会被分配到一间机房，里面有六台电脑围成一圈，方便成员们交流讨论。
电脑的wifi直连京大脑院的论文库，随时可以查看任何论文，也能连谷歌学术，在谷歌上查文献，甚至你都可以用某度，然而这种比赛也没有人天真到去某度上找答桉，现在脑科学领域国内才刚起步，别说是某度了，连论文库里可参考的论文都没几篇。
八点半铃声一响，所有人就开始登陆电脑，下载题目。
从规则上来看，本科生的竞赛有两套题目，9支队伍随机抽取两套题目中的一套。
苏飞他们看到这个题目的时候都完全懵逼了。
“人脑机接口（bci）技术是目前脑科学领域的一个重大突破，请结合该领域设计人脑-机械化手臂自适应控制系统模型……”
“卧槽，这是什么玩意？”
周东雨一阵惊呼。
“这题目超纲了吧？人脑-手臂交互？王正教授从来没训练过这种题目啊！”
齐盛也是一阵头痛，他训练的时候这么多生物建模，基本都是围绕人脑进行，这突然搞一个手臂属实是被打了一个措手不及。
“虽然很早就听说过bci技术了，但让我们一群本科生做这个……数学建模方面我还是没什么问题的，但恐怕算法设计这一块很难。”
陆涛把目光移向姜倾雪。
开局天崩！
这道题目直接一个重拳把周东雨和齐盛二人打蒙了，算法设计和生物建模和之前训练过的模型完全不一样。
首先就是如何控制机械化手臂，题目也指定了人脑-机械化控制，也就是说必须只用脑数据来控制机械化手臂的自动运转，那么问题就来了，要怎么样把脑数据转化成控制机械手臂的信号呢？第二个问题就是，机械化手臂的学习算法该使用哪种？他们一直以来训练的分类算法绝对不行，因为手臂的动作应该是自由的而非被指定的几种。
这两个最难解决的问题就直接落在了生物建模和算法设计上，周东雨还有姜倾雪这么个算法设计的大老，齐盛就惨了，生物建模就他一个人呢。
苏飞倒是澹定的很，至于为什么，他就是个数据预处理的，这些烦心事儿都轮不到他管。
但姜倾雪也不愧是姜倾雪，她闭上眼睛略微思索一番，便想好了对策。
“齐盛，你的建模重点放在手臂的运作机制上，至于人脑信号和手臂运转之间的交互直接交给算法设计这边，你在设计手臂的运作机制时，在动作这一块上可以直接找个空闲的同学当模特。”
这里空闲的同学那自然是指白珊珊。
卧槽！还有这种操作！
苏飞目瞪口呆。
“至于算法设计这块，我和周东雨会采取强化学习来让手臂在基础的几种动作上进行自适应学习，但想让手臂进行强化学习，就还需要一个物理模型，最好是一个物理小球模型，让手臂多次抓取小球，精确地调整手臂模型的力度。”姜大小姐的声音听起来有点沙哑，鼻音有些重。
“我明白了，物理小球模型也交给我吧。”
陆涛瞬间明白了姜大小姐的打算，其实姜大小姐就是把生物建模的一部分工作分到了算法设计这边，又把算法设计这边的工作分了点到数学建模那边。
这样一来，齐盛的压力就小了很多。
苏飞听到这个方桉也不免有些佩服，能在这么短的时间内敲下这种方桉，姜大小姐不愧是智力高达25的天才。
然而，这样一来，姜大小姐的工作可就会增加了不少啊。
毕竟，人脑信号和手臂运转之间的交互算法可一点也不容易，而在这之余还要搞强化学习，姜大小姐是要当女超人的节奏啊。
随后，在姜大小姐的指挥下，众人便开始各自的工作，查阅相关论文准备开始建模。
姜倾雪也和周东雨两人在需要设计的两个算法上进行讨论。
他们四人如火如荼，而苏飞和白珊珊两人则完全不是同一个画风，前者在思索着午饭该吃什么，后者的手指在vx界面上起舞。
苏飞悠哉游哉地打开电脑，花了两小时配置好数据处理的相关编程环境，然后就开始调取京大校方给参赛者们的数据库。
“苏黎世联邦理工脑科学数据库？”
京大还真是下了血本啊。
像这种脑科学数据库是很烧钱的，是真的要请百八十个志愿者去控制机械化手臂，并且在这个过程中记录他们的脑数据，才能收集到这么一个数据库。
这个过程是非常麻烦的，无论是收集脑电波还是核磁共振等其他脑数据，设备上很烧钱，时间成本也很高。
所以这种数据库一般都是不公开的，都是各校或者各国的宝贝。
目前华国还没有一个比较完善且标准的脑科学数据库，但是华国有钱……直接把苏黎世联邦理工的数据库整个给买下来了。
什么叫豪横哇！
即便是京大，想要向国家申请这么一个数据库恐怕也付出了不小的代价，而且居然直接拿来给脑竞比赛做题目。
京大的科研态度，没得说。
苏飞大致浏览了一遍数据库，发现就是比训练的时候多了几种不同的脑数据，其他没什么不同。
于是，他一边哼着小曲儿，一边处理数据，在第一天晚上七八点的时候，就把程序差不多写好，只要和算法设计那边对一下所需数据的类型，他就能开始跑程序了。
苏飞等人早上六点多便醒过来，去食堂吃了个早饭，六人一起步入考场。
这次的脑科学竞赛由京大脑科学联合研究院主导，联合中科院研究所以及各省级实验室，再加上一个教育部在背后出钱出力，这个阵容属实是已经超过绝大多数国赛了，连国内最为知名的挑战杯也是不及脑竞的阵容，其含金量可见一般。
而上午八点，在考场就已经聚集好了本科生、硕士生和博士生共27支队伍，在监考人员的安排下各自入场。
这里的考场是一间间小机房，各支队伍都会被分配到一间机房，里面有六台电脑围成一圈，方便成员们交流讨论。
电脑的wifi直连京大脑院的论文库，随时可以查看任何论文，也能连谷歌学术，在谷歌上查文献，甚至你都可以用某度，然而这种比赛也没有人天真到去某度上找答桉，现在脑科学领域国内才刚起步，别说是某度了，连论文库里可参考的论文都没几篇。
八点半铃声一响，所有人就开始登陆电脑，下载题目。
从规则上来看，本科生的竞赛有两套题目，9支队伍随机抽取两套题目中的一套。
苏飞他们看到这个题目的时候都完全懵逼了。
“人脑机接口（bci）技术是目前脑科学领域的一个重大突破，请结合该领域设计人脑-机械化手臂自适应控制系统模型……”
“卧槽，这是什么玩意？”
周东雨一阵惊呼。
“这题目超纲了吧？人脑-手臂交互？王正教授从来没训练过这种题目啊！”
齐盛也是一阵头痛，他训练的时候这么多生物建模，基本都是围绕人脑进行，这突然搞一个手臂属实是被打了一个措手不及。
“虽然很早就听说过bci技术了，但让我们一群本科生做这个……数学建模方面我还是没什么问题的，但恐怕算法设计这一块很难。”
陆涛把目光移向姜倾雪。
开局天崩！
这道题目直接一个重拳把周东雨和齐盛二人打蒙了，算法设计和生物建模和之前训练过的模型完全不一样。
首先就是如何控制机械化手臂，题目也指定了人脑-机械化控制，也就是说必须只用脑数据来控制机械化手臂的自动运转，那么问题就来了，要怎么样把脑数据转化成控制机械手臂的信号呢？第二个问题就是，机械化手臂的学习算法该使用哪种？他们一直以来训练的分类算法绝对不行，因为手臂的动作应该是自由的而非被指定的几种。
这两个最难解决的问题就直接落在了生物建模和算法设计上，周东雨还有姜倾雪这么个算法设计的大老，齐盛就惨了，生物建模就他一个人呢。
苏飞倒是澹定的很，至于为什么，他就是个数据预处理的，这些烦心事儿都轮不到他管。
但姜倾雪也不愧是姜倾雪，她闭上眼睛略微思索一番，便想好了对策。
“齐盛，你的建模重点放在手臂的运作机制上，至于人脑信号和手臂运转之间的交互直接交给算法设计这边，你在设计手臂的运作机制时，在动作这一块上可以直接找个空闲的同学当模特。”
这里空闲的同学那自然是指白珊珊。
卧槽！还有这种操作！
苏飞目瞪口呆。
“至于算法设计这块，我和周东雨会采取强化学习来让手臂在基础的几种动作上进行自适应学习，但想让手臂进行强化学习，就还需要一个物理模型，最好是一个物理小球模型，让手臂多次抓取小球，精确地调整手臂模型的力度。”姜大小姐的声音听起来有点沙哑，鼻音有些重。
“我明白了，物理小球模型也交给我吧。”
陆涛瞬间明白了姜大小姐的打算，其实姜大小姐就是把生物建模的一部分工作分到了算法设计这边，又把算法设计这边的工作分了点到数学建模那边。
这样一来，齐盛的压力就小了很多。
苏飞听到这个方桉也不免有些佩服，能在这么短的时间内敲下这种方桉，姜大小姐不愧是智力高达25的天才。
然而，这样一来，姜大小姐的工作可就会增加了不少啊。
毕竟，人脑信号和手臂运转之间的交互算法可一点也不容易，而在这之余还要搞强化学习，姜大小姐是要当女超人的节奏啊。
随后，在姜大小姐的指挥下，众人便开始各自的工作，查阅相关论文准备开始建模。
姜倾雪也和周东雨两人在需要设计的两个算法上进行讨论。
他们四人如火如荼，而苏飞和白珊珊两人则完全不是同一个画风，前者在思索着午饭该吃什么，后者的手指在vx界面上起舞。
苏飞悠哉游哉地打开电脑，花了两小时配置好数据处理的相关编程环境，然后就开始调取京大校方给参赛者们的数据库。
“苏黎世联邦理工脑科学数据库？”
京大还真是下了血本啊。
像这种脑科学数据库是很烧钱的，是真的要请百八十个志愿者去控制机械化手臂，并且在这个过程中记录他们的脑数据，才能收集到这么一个数据库。
这个过程是非常麻烦的，无论是收集脑电波还是核磁共振等其他脑数据，设备上很烧钱，时间成本也很高。
所以这种数据库一般都是不公开的，都是各校或者各国的宝贝。
目前华国还没有一个比较完善且标准的脑科学数据库，但是华国有钱……直接把苏黎世联邦理工的数据库整个给买下来了。
什么叫豪横哇！
即便是京大，想要向国家申请这么一个数据库恐怕也付出了不小的代价，而且居然直接拿来给脑竞比赛做题目。
京大的科研态度，没得说。
苏飞大致浏览了一遍数据库，发现就是比训练的时候多了几种不同的脑数据，其他没什么不同。
于是，他一边哼着小曲儿，一边处理数据，在第一天晚上七八点的时候，就把程序差不多写好，只要和算法设计那边对一下所需数据的类型，他就能开始跑程序了。