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“妙啊!”他拍案叫绝,“用这种数字锁相放大技术结合小波变换降噪,理论上真能把我们那台‘破烂'设备的灵敏度推进到皮摩尔级别!杨老师连这个都懂?”
王超感叹杨教授的知识面广,这是看过多少专著多少论文才有这样的深厚知识功底,难以想象。他不仅对医学知识研究极深极广,而且对相关的工具知识也是极富造诣。
楚晓晓拿到的是AI图像识别替代复杂流式panel的方案,附带了详尽的模型训练数据规范。她立刻与数字医学中心的算法工程师合作,按照规范开始构建数据集,训练专用的卷积神经网络模型。
刘阳则根据杨平提供的酶工艺关键控制节点,重新调整了发酵和纯化流程,效率肉眼可见地提升。
蒋季同手中的国内替代试剂设备清单和性能评估标准,更是成了整个项目的“采购指导”,大大缩短了物料设备寻找和验证周期。
杨平没有解释这些方案的来源,团队成员也默契地不去追问。因为在他们心中,杨教授已经有过这样的先例,对科研的把握极其精准,让人叹为观止,他就是有这样的天赋。
在巨大的压力和共同的目标下,一种被激发出的近乎狂热的创造力和斗志,在实验室里弥漫开来。
尽管有杨教授的方案指引,现实世界的攻坚之路依然布满了荆棘,因为杨教授只是提供一个思路,虽然这个思路非常具体,但是后续的很多工作需要他们一项一项去完成。
王超小组的微型生物传感器是第一个硬骨头。按照杨平的蓝图,他们需要将国产的激光器、光电倍增管和自制的微流控芯片集成到一个巴掌大的装置里。光学对准、流体控制、信号干扰每一个环节都问题百出。
“王博士,背景噪音又超标了!”一个研究员盯着屏幕上剧烈跳动的基线,沮丧地说。
王超想起杨平邮件里提到过的“电磁屏蔽与接地策略优化”,深吸一口气:“拆!把所有接口重新检查一遍,屏蔽层加厚,单独拉一条地线。算法组准备,等信号稳定一点就把杨教授给的降噪算法叠加上去!”
一次又一次的失败,一遍又一遍的调整。实验室的角落里堆满了废弃的芯片和电路板。但在杨平那近乎“预言”般的指导下,他们避开了许多致命的弯路。终于,在经历了数十次失败的尝试后,示波器上捕捉到了一个微弱但清