她微微調整了一下站姿,往前一步,湊近了落地話筒。
“馬庫斯教授,久仰大名!”
她的聲音通過音響傳遍全場,平穩得沒有一絲顫抖,甚至帶著幾分從容不迫的優雅。
“既然您對我提出的算法有疑問,那不如我們省去那些無聊的猜疑,直接用學術來說話。”
她微微抬起下巴,清澈的眸子里迸射出令人折服的自信與鋒芒。
“您問我憑什么能解決多維神經映射的延遲問題。”
“很簡單,因為我并沒有沿用傳統的卡爾曼濾波算法,而是重構了一套基于量子糾纏模擬的動態捕捉邏輯。”
“在我的架構里,神經信號不是單向傳輸,而是雙向實時校驗。”
“如果您仔細看過我的論文附件,第34頁到第38頁,有詳細的代碼邏輯圖。”
馬庫斯教授瞇了瞇眼,眼底掠過一絲意外,但隨即又拋出第二個問題:
“既然你說你是重構了邏輯,那么在動態捕捉的高并發場景下,你是如何解決算力冗余導致的過熱問題?這是目前硬件物理層面的死結!”
這個問題一出,不少專家都搖了搖頭。
這根本就是個死胡同,是個無解的題。
然而,林見疏連一秒鐘的思考時間都沒用,她幾乎是脫口而出:
“既然物理層面是死結,那就繞開物理層。”
“我引入了邊緣計算的分布式節點,將義肢的每一個關節模組都變成了一個獨立的微型服務器。”
“算力不再集中于中央芯片,而是分散在整個義肢的結構中。”
“這就像是章魚的大腦,不僅僅在頭上,還在每一條觸手里。”
“這種仿生學的應用,我認為是常識。”
常識?
她管這個叫常識?
馬庫斯教授的瞳孔微微一縮。
但他沒有停,緊接著又是第三個、第四個問題砸過去。
問題一個比一個刁鉆,從底層代碼邏輯,到材料學的兼容性,再到倫理學的神經邊界。
每一個問題,都是直指核心的殺招。
換作普通的科研人員,哪怕是約翰這種級別的,恐怕早就滿頭大汗,支支吾吾了。
可林見疏——任憑風吹雨打,我自巋然不動。_l