“ 我認為， ” 林曉曦清亮的聲音透過麥克風傳遍全場，

制 （ Hierarchical Attention Mechanisms ） 。

在特征提取階段， 先用一層局部注意力聚焦于單一模 態數據的關鍵區域，

比如 CT 切片中的特定紋理， 或是基因組數據中的突變熱點。然后， 在更高層級，

模態注意力網絡（ Cross-modal Attention Network ），

動態學習不同模 態特征之間的關聯權重，

比如某個特定的影像學特征對某段基因序列表達的 ‘ 關注度 ’ 。

這 樣可以更靈活地捕捉模態間的非線**互，減少融合過程中的信息損失，

提升模型對噪聲的 魯棒性。 ” 她語速很快，帶著一種技術人特有的篤定和急切，

目光灼灼地看著臺上的蘇墨軒。 短暫的寂靜。蘇墨軒鏡片后的眼睛亮了起來，

那是一種棋逢對手的光芒。他拿起桌上的激光 筆，

紅色的光點精準地指向林曉曦提出的“跨模態注意力網絡 ” 位置，

聲音里帶上了前所未 有的溫度： “ 非常精彩的思路！層級化注意力，

尤其是跨模態的動態權重學習， 確實是解決 異構數據融合瓶頸的一個極具潛力的方向。

” 他順勢展開了更深入的探討， 從實現細節到可 能的挑戰，

兩人的思維隔著整個報告廳激烈碰撞，如同高速運轉的精密齒輪，

咔噠咔噠地咬 合、 迸濺出火花。 講座結束， 人群涌向出口。林曉曦收拾東西，

動作因膝蓋的傷而有些笨拙。一個身影停在她 面前， 擋住了些許光線。 “林曉曦？

” 蘇墨軒不知何時已走下講臺，站在她座位旁，手里拿著一張名片，

不再是急診 室里的公事公辦， 語氣里帶著幾分真誠的探詢，

“ 你剛才提到的跨模態注意力網絡， 很有啟 發性。

我們實驗室正在推進一個糖尿病視網膜病變智能篩查系統的項目，

在數據融合這塊遇 到了瓶頸。 有沒有興趣深入聊聊？或許...