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第九百一十四章 :單兵機甲的構想!(2 / 2)

“當然了,這種外骨骼裝置,嚴格的來說已經不是外骨骼設備了,它應該叫做單兵機甲!”

聽到徐曉的想法,看著她那興奮的勁頭,徐川忍不住搖了搖頭。

這丫頭,從小到大都喜歡異想天開和冒險的事。

單兵機甲,這種東西真的要是被她弄出來了,以後的她的人身安全,恐怕又是個大問題。

老實說,站在一個哥哥的角度上來說,他其實並不是很希望徐曉去研究這些東西的。

因為碰了以後,就必定會被cia等情報組織和敵對國家盯上。

就算是國家能像保護他一樣將徐曉保護起來。

但任何的事情,不怕一萬,就怕萬一。

相對比這些研發來說,他更在意徐曉能安安穩穩的生活。

算了,隨便她吧,反正星光虛擬科技公司的股份有百分之五十在他的名下,到時候即便是真研究出來成果,安在他頭上好了。

反正他也不缺這一個成果,虱子多了不癢,債多了不愁,他早就在cia的重點關注名單上了。

甚至在那邊,他可能是重點單獨關注的目標,對方早就恨不得弄死他了。

一旁,聽到徐曉的解釋,鄭海眼睛也亮了兩分。

他看向徐曉,開口道:“需要實驗人員嗎?我這邊可以幫忙聯係一下軍方那邊,安排幾個人配合你們的後續研究?”

徐曉還沒說話,徐川便笑著插話道:“這個事我來處理吧,單純的安排幾個人配合研究意義不大。”

“老哥?”徐曉疑惑的看了過來。

徐川笑了笑,道:“除了人員問題,你彆太小看了部隊那邊的研發能力。”

“無論是不部隊那邊裝備處本身的研發能力,還是國防七子大學那邊的科研人員,都可以加快你在這些研究上的進展的。”

說完,他又默默的在心裡補了一句。

“除了研究進展外,這些研究機構和高校還可以分擔一些名氣和外界的壓力,至少可以減少境外情報機構對你這個傻丫頭的一些重視度。”

“莽莽撞撞的,唉~”

歎了口氣,徐川搖了搖頭,將心思收攏了回來。

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有些時候,出名有時候真的不是一件好事,隻希望他能夠儘可能的多保護一些時間吧。

紫金山腳下,彆墅群中。

洗了個澡擦拭乾淨頭發上的水滴後,徐川步入書房,打開了電腦。

將手中的u盤插進電腦裡麵後,他喊了一聲。

“小靈,幫我將這個u盤裡麵的數據資料導入到sas數據庫整合平台、atb等軟件裡麵。”

書房中,輕靈的聲音很快響起。

“收到,主人!”

u盤中的數據文件,是徐曉那邊和腦機接口芯片以及仿生學機械臂的一些臨床實驗數據。

至於sas數據庫整合平台,atb等軟件,則是幾款廣泛應用於數據分析、數據挖掘、商業智能和科學研究等領域的統計分析軟件。

要解決腦機接口芯片和仿生學機械臂在使用過程中遇到的問題,首先要做的事情是找到問題的所在。

當然,這個問題所在並不是徐曉所說的從腦機接口芯片中傳遞到仿生學機械臂的信號會出現異常問題。

而是實實在在反饋在這些實驗數據中的一場情況。

至於研究的方向,自然是從徐曉和劉嘉欣兩人一起建立起來的腦神經多電極陣列重設數學模型,以及他之前專門幫忙研究的量子理論的模擬神經信號及電信號轉換上。

按照徐曉的說法,問題極大可能出現在這兩套數學模型對腦神經信號的轉換上。

但對於徐川來說,從感覺上來說,他其實不太認為問題會出現在這裡。

無他,對於自己的研究成果的自信而已。

腦神經多電極陣列重設數學模型他並不是沒看過,當初幫徐曉解決量子理論的模擬神經信號及電信號轉換難題時,就詳細的檢查過了。

而以他的性格,在解決這個難題的時候,不可能不考慮兩者之間轉換難題。

不過有一個切入點,總比沒有好。

先排除兩者之間的轉換衝突可能會導致神經信號數據異常的問題,再來尋找其他可能存在的問題,在處理這種應用問題上是最快的方法了。

“主人,所有的數據都導入完成了。”

書房中,小靈的聲音響起,徐川隨口誇了一句:“厲害的,效率真快。”

“謝謝主人誇獎,小靈會繼續努力的(w)!”

徐川笑了笑,拖過鼠標,先打開了sas數據庫整合平台,目光落在了徐曉提供過來的數據上。

相對比以往他解決過的應用數學方麵的難題來說,腦機接口芯片和神經信號轉換衝突的問題其實也差不多。

彆看生物學和物理化學這些領域幾乎不沾邊,但對於數學來說,核心並不在表麵上呈現出來的東西上。

對於任何的信息流動來說,數學永遠都是藏在最深處的規律。

比如計算航天器的運行軌道,計算高能粒子的收縮通道,計算化學反應過程中的鍵能轉換,都可以通過對應的數學工具來完成。

腦電波神經信號與電信號之間的轉換也不例外。

盯著屏幕中打開的軟件界麵,徐川嘴裡念叨了一句。

“如果要先排除掉兩個數學模型之間轉化衝突導致的誤差,最簡單的方法就是通過歐氏距離和皮爾遜相關係數來對原始數據進行處理了。”

“不過在那之前,先建一個建議常用神經元模型對多電極陣列重設數學模型產生的信號數據做一個處理看看好了。”

思索著,徐川嘴角勾起一絲笑容。

基礎量子理論建立起來的模擬神經信號及電信號轉換理論和常規的神經元轉換模型還是有一些區彆的。

要確保前者轉換出來的數據並沒有問題,最快的方法就是讓這些數據走一遍常規的神經元轉換模型。

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