第八十四章 数据深潜
第八十四章 数据深潜 (第2/3页)
性，导致表现下降。
安可儿一口气工作到凌晨三点，初步整理出了针对P-07的分析报告。她不敢说这就是正确答案，但至少，她找到了一条可能通往答案的小径。报告中，她详细描述了分析方法、发现的模式、以及依然存在的疑问（比如，这种模式在其他任务类型中是否稳定？其背后的神经机制究竟是什么？）。她没有妄下结论，而是将问题拆解成更具体、可验证的子问题。
完成的那一刻，窗外天色仍是浓黑。她保存文档，发了一份给纪屿深和秦岚，抄送钟原。邮件正文只有简短的一句：“关于P-07个人化模式的初步重新分析，请查阅。仍在探索中，请多指教。”
发送键按下的瞬间，她感到一种混合着疲惫与兴奋的虚脱。这不是结束，甚至不是阶段性的胜利，只是第一次真正意义上的“触底”——在数据的深渊里，她终于碰到了某种可以立足的、坚实的疑惑。
第二天下午，她收到了纪屿深的回复，同样简短：“收到。思路可取。周五会议重点讨论此分析的方法学可靠性及推广可能。”
秦岚的回复则多了一些鼓励：“很棒的探索！能从波动性而非均值角度思考，是质的变化。注意休息。”
而钟原直接发来了一个共享代码链接，附言：“你计算波动性滑动窗口的算法效率可以优化。我改了一下，加了自适应窗宽，并尝试用排列检验评估你发现的相关性是否显著优于随机。结果见附注。另，P-12和P-19的数据，也许可以试试关注不同频段间耦合关系的时变特性，而不仅仅是单一频段功率。”
安可儿点开钟原修改后的代码。他的注释清晰严谨，优化后的算法运行速度快了数倍，并且加入了严谨的统计检验步骤。那份附注文档里，钟原不仅验证了她发现的模式在统计上的显著性，还提出了几个可能的混淆因素（如眨眼伪迹对瞳孔数据的瞬时影响），并给出了剔除建议。
这是一种无声但极其高效的协作。没有客套，直接切入技术核心，解决问题。安可儿感到自己正被一种强大而专业的引力场吸纳、加速。
她利用优化后的算法，重新分析了P-07的数据，结果更加清晰稳定。接着，她转向P-12和P-19，按照钟原的建议，开始计算脑电不同频段（如theta-gamma耦合）的时变相干性。这需要更复杂的信号处理和更长的计算时间。她的笔记本电脑风扇开始持续发出哀鸣。
周五下午的会议再次来临。这次走进小会议室时，安可儿的心情与两周前截然不同。少了许多忐忑，多了亟待验证的迫切和接受检验的平静。
会议开始后，钟原首先汇报了算法路线和硬件集成的进展，展示了初步的数据预处理流水线，可以同时处理EEG、眼动、心电和皮肤电信号，并确保毫秒级同步。林婕补充了在模拟真实场景（轻微头部运动、环境光变化）下，信号质量的测试结果，指出了几个需要进一步屏蔽噪声的频段。
轮到安可儿时，她将自己对P-07的分析投屏到屏幕上。她没有讲述漫长的探索过程，直接展示核心发现：瞳孔调节波动性作为行为波动的先兆；theta波过度抑制与认知表现下降的关联；以及用钟原优化的算法和统计检验后的结果。
“基于此，我假设P-07的个人化认知脆弱点，可能在于面对不确定性时，倾向于采用一种‘过度控制’策略，这暂时提升了主观掌控感，却以牺牲认知灵活性为代价，导致在需要动态调整的任务中表现不稳。”她陈述道，声音清晰，“目前这只是单一任务场景下的发现，需要在更多任务类型和时间尺度上验证。另外，我尚未找到这种模式的明确神经起源，它可能涉及前额叶-纹状体环路或默认模式网络的异常调控。”
会议室里安静了片刻。林婕摸着下巴：“如果这个模式是真的，理论上我们可以设计干
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