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郑怀瑾难得地多说了几句。
“你先想想，为什么生物系统必须是连续的？
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这背后有什么深层原理？想通了这一点，你以后建模时就不会犯这类错误了。”
这种教学方式，让吴瀟深刻体会到顶尖科学家的思维深度。
他们关注的不仅是具体问题的解决，更是思维方式的塑造。
王珊在秦澜教授的算法组，面临的是另一种挑战。
秦澜要求她阅读十篇关於“神经形態计算”
的前沿论文，然后设计一个能模擬突触可塑性的新型算法架构。
“这些论文的观点有衝突。”
王珊在小组討论中提出道。
“有些认为模擬生物神经网络必须完全复製其结构，另一些认为只要功能等效即可，我们应该走哪条路？”
秦澜没有直接回答，而是反问：“你认为『普罗米修斯-零项目的终极目標是什么？
是创造类脑计算机，还是理解大脑工作原理以便干预？”
王珊沉思片刻：“应该是后者，我们要理解神经-免疫-信息的耦合，最终是为了能够调控它。”
“那么，算法设计应该服务於这个目標。”
秦澜点了点头。
“不必拘泥於完全复製生物结构，只要能帮助我们理解耦合机制，就是好算法。
记住，工具为科学问题服务，不是反过来。”
赵昊在数据分析组的工作更加具体但也同样艰巨。
他需要整合来自六个不同实验平台的数据——电生理记录、免疫因子检测、基因表达谱、行为学测试、影像学数据、临床样本信息。
这些数据格式不一、精度不同、时间尺度各异。
“传统的统计方法在这里会失效。”
赵昊在组会上匯报导。
“因为数据维度太高，且存在复杂的非线性关联。
我建议採用多尺度融合分析，结合机器学习降维和机理模型约束。”
组长是位资深的数据科学家，仔细审视了他的方案。
“想法不错，但计算量会很大，你需要多少计算资源？”
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