项目计划书，面对台下目光挑剔的投资人，心中既紧张又充满期待。
他们声情并茂地介绍公司的产品理念、技术优势与广阔市场前景，试图打动投资人的心。
然而，创业之路布满荆棘，他们遭遇了无数次的拒绝，每一次失败都如同一记重锤，重重地砸在他们心头。
但他们并未气馁，反而越挫越勇，不断完善项目方案，调整演讲策略。
终于，在一次路演中，一家颇具眼光的风险投资公司对他们的项目产生浓厚兴趣，经过深入考察与评估，决定为他们提供启动资金。
这笔资金如同及时雨，为创星科技注入了生机与活力，让他们得以开启产品研发的征程。
有了资金支持，林羽和团队成员们全身心投入到产品开发中。
他们深知，医学影像数据是训练系统的关键“燃料”，其质量与数量直接决定系统性能。
于是，他们与多家医院展开紧密合作，穿梭于各大医院之间，与医院管理层、医生反复沟通协商，争取获取大量多样的医学影像数据。
这些数据涵盖X光、CT、MRI等多种类型，如同宝藏般珍贵。
林羽肩负起带领技术团队进行算法研发和模型训练的重任。
他们采用深度学习领域中先进的卷积神经网络（CNN）算法，CNN如同一位敏锐的“图像猎手”，能够自动提取医学影像中的关键特征。
但算法优化并非一蹴而就，而是一场漫长而艰辛的马拉松。
林羽和团队成员们日夜坚守在电脑前，眼睛紧紧盯着屏幕上不断跳动的数据，反复调整算法参数，如学习率、卷积核大小、层数等，每一个参数的微小变动，都可能对模型性能产生重大影响。
他们如同精雕细琢的工匠，对算法进行反复打磨，力求达到最优效果。
在训练过程中，数据标注成为一道难以逾越的关卡。
医学影像标注需要深厚的医学专业知识，稍有不慎便可能导致标注错误，影响模型训练。
为确保标注准确性，林羽邀请多位资深医学专家组成标注团队。
专家们凭借丰富的临床经验，仔细观察每一张影像，精确标记出病变位置与特征。
同时，林羽带领技术团队开发一套高效标注工具，大大提高标注效率，减少人工误差。
经过数月艰苦努力，
