接着，是化学与分子工程学院的民受文，民教授——

        “这种新算法对比从前的方法，有什么突出优势吗？”

        这个问题很大，很泛泛，属于“万精油式”提问，套用到其他论文上也没毛病。

        但苏雨眠还是想了想，认真答道：

        “MIDAS假设每个细胞的多模态观测值是通过深度神经网络从两个与模态无关且解耦的隐变量生成……其输入由不同单细胞样本（批次）的表达矩阵和批次编号向量组成……因此可能存在不同的技术噪声、模态组合和观测特征……MIDAS的输出包括生物状态和技术噪声两种低维表示的矩阵，以及对缺失模态和特征进行了补全并消除了批次效应的表达矩阵。”

        民受文听完，咂咂嘴：“额！我没什么问题了，老李？”

        这回轮到数学科学学院的李教授。

        接着是物理学院临时替补上来的王教授……

        等所有评委问完，已经是一个小时后。

        至此，苏雨眠的答辩彻底结束。

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