“深度学习算法？” 陈曦眼前一亮，反复阅读论文中的核心内容。论文中提到，通过构建卷积神经网络模型，输入大量不同发酵状态的面团图像数据和物理指标数据（如湿度、硬度），进行模型训练后，识别精度能大幅提升。这与苏晚之前提出的 “多维度判断” 思路不谋而合。
他立刻将这篇论文拍照发给林默，附带留言：“林总，发现一种新的算法思路 —— 深度学习。这种算法能自动学习临界区间的特征差异，结合湿度等物理指标，可能会大幅提升识别精度。我们是否考虑引入这种算法？”
林默收到消息后，立刻认真阅读了论文摘要。“深度学习算法确实是当前的主流方向，” 他回复道，“虽然引入新算法需要一定的学习成本和时间，但从长远来看，能从根本上解决识别精度问题。你先深入研究一下，评估一下实施难度和所需时间，我们明天开会讨论。”
与此同时，小王已经开始着手修改算法代码。他首先调整了传统算法的判断逻辑，将单一的 “达标 / 不达标” 二元判断，改为 “合格 / 临界 / 不合格” 的三元判断：对于特征明显的合格或不合格面团，系统自动判定；对于处于临界区间的面团，则标记为 “待确认”，并结合湿度数据进行二次筛选 —— 如果面团的表面湿度在 62%-68% 的合格范围内，即使外观特征接近临界值，也暂判定为合格，反之则判定为不合格。
“这样可以先通过简单的逻辑调整，降低临界区间的误判率。” 小王向陈曦解释道，“等后续引入深度学习算法后，再进行更精准的优化。”
苏晚则和李萌萌一起，开始收集更多的样本数据。她们联系了基地，获取了不同批次、不同种植环境下的有机糯米粉，制作了 200 组不同发酵状态的面团，不仅拍摄了高清照片，还详细记录了每组面团的湿度、硬度、发酵时间等数据，为算法优化提供了丰富的样本支持。
在收集数据的过程中，苏晚发现了一个有趣的规律：临界区间的面团（气孔直径 1.5-2.5），其湿度波动也处于一个特定范围（60%-65%），而且湿度与气孔直径呈显着负相关 —— 气孔直径越接近 2.5，湿度越接近 60%；气孔直径越接近 1.5，湿度越接近 65%。“这个规律太重要了！” 苏晚兴奋地将数据分享给陈曦和小王，“我们可以把湿度数据作为算法的辅助特征，比如当面团处于临界区间时，如果湿度在 63%-65%，则判定为合格；如果湿度在 60%-62%，则判定为轻微过度，这样能进一步降低误判率。”
陈曦和小王对这个发现十分重视，立刻将湿度数据纳入算法的修改计划中。“传统算法只能处理图像特征，我们可以通过数据融合的方式，将湿度数据转化为算法能识别的特征参数，与图像特征结合起来，构建‘图像 + 物理指标’的多维度判断模型。” 陈曦说道。
远在盐城的老周，听说研发团队正在优化智能糕点机，特意打电话给林默：“林总，我们农户们也想为设备优化出点力。如果需要不同发酵状态的面团样本，我们可以按照你们的要求制作，免费寄过去。”
林默深受感动：“周叔，太感谢你们了！样本数据我们已经收集得差不多了，等设备优化成功，我们会第一时间把好消息告诉你们。以后基地的糯米，不仅能供应给食品企业，还能通过我们的智能设备，制作成更多美味的糕点，走向全国市场。”
老周笑着说：“那就好！我们一定好好种植，保证糯米品质，为你们的设备提供最好的原料支持。”
时间一天天过去，研发团队沉浸在算法优化的紧张工作中。小王每天都在修改代码、调试参数，陈曦则一边研究深度学习算法，一边指导小王进行传统算法的迭代，苏晚和李萌萌则负责验证算法的效果，收集反馈意见。
在这个过程中，团队成员们的配合越来越默契。陈曦不再局限于传统的硬件思维，而是主动学习新的算法技术；小王也更加自信，敢于坚持自己的观点，同时也能虚心接受他人的建议；苏晚则持续从传统手艺中汲取灵感，为技术优化提供新的思路；林默则始终保持着清醒的决策力，为团队把握方向。
一周后，算法迭代终于完成。优化后的算法有三个核心改进：一是将判断逻辑改为 “合格 / 临界 / 不合格” 三元判断；二是融入湿度数据作为辅助特征，构建多维度判断模型；三是调整了临界区间的特征权重，重点关注气孔的形状、分布密度等细节特征，而非单纯的大小。
“算法优化完成，我们可以进行小规模测试了！” 小王激动地说道，眼中布满了血丝，但眼神中充满了期待。
团队立刻选取了 100 组面团进行测试，其中包含 40 组临界区间的面团。测试结果显示，总误判率从之前的 35% 降至 12%，其中临界区间的误判率从 30% 降至 15%，整体合格率提升至 88%，距离 90% 的目标仅差一步之遥。
“太好了！虽然还没达到目标，但已经有了质的飞跃！” 李萌萌看着测试数据，兴奋地说。
陈曦却没有完全满足：“还差 2 个百分点，说明我们的算法还有优化空间。接下来，我们可以尝试引入深度学习算法的部分模块，进一步提升临界区间的识别精度。”
林默点点头：“现在的成果已经非常不错了。我们先按这个版本的算法进行二次试产，同时继续推进深度学习算法的研究。研发是一个持续优化的过程，我们既要尽快实现量产，也要追求更高的品质。”
当天晚上，研发团队为算法优化的阶段性成果举行了一个简单的庆祝。虽然前路依然有挑战，但他们已经找到了明确的方向，也看到了成功的希望。陈曦看着窗外的夜色，心中充满了坚定：他相信，通过团队的共同努力，“糕小默 2.0” 一定能攻克所有难关，成为林记拓展连锁门店、传承非遗手艺的核心竞争力。
而那个被陈曦标记的深度学习算法，也将在不久的将来，为 “糕小默 2.0” 带来质的飞跃，让传统糕点制作与现代科技的结合，绽放出更耀眼的光芒。