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与此同时，与科研机构的联系也遇到了困难。一些机构对数据的共享要求严格的审批流程，这导致了数据获取的时间大大延长。林宇一方面积极与对方沟通协调，加快审批进度，另一方面调整了采集计划，优先获取那些相对容易获取的数据。
在数据采集的过程中，林宇还面临着数据质量参差不齐的问题。有些数据存在错误、缺失或者重复，这给后续的处理工作带来了巨大的挑战。
“我们不能让这些低质量的数据影响模型的训练。”林宇决定亲自带领一部分团队成员进行数据清洗和筛选工作。
他们使用各种数据处理工具和技术，对采集到的数据进行逐一检查和修正。这个过程枯燥而繁琐，但林宇始终保持着高度的专注和耐心。
“这一行数据明显异常，需要剔除。”林宇指着屏幕上的一条记录说道。
经过漫长的努力，终于完成了数据的初步清洗和筛选。但这只是第一步，接下来还需要对数据进行标注和分类。
林宇组织了多次标注工作坊，邀请了领域专家和志愿者参与。大家围坐在一起，对每一条数据进行仔细的分析和标注。
“这个数据应该属于这一类。”一位专家说道。
“但是我觉得它更符合另一类的特征。”另一位专家提出了不同的看法。
林宇认真倾听着大家的讨论，最终做出了准确的判断。
经过无数个日夜的奋战，终于完成了数据的采集和预处理工作。看着整理好的高质量数据，林宇疲惫的脸上露出了欣慰的笑容。
“这是我们成功的第一步，但后面还有更长的路要走。”林宇对团队成员们说道，大家的眼神中充满了坚定和信心。
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