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在實驗室內燈火通明的環境下，所有人都在聚精會神地工作。經過連續數日的不眠不休，博凱和他的團隊終於找到了突破口。螢幕上的資料流如同奔騰的河水，顯示著“生命體徵的溯源模型”成功透過了所有測試。這項技術能夠準確地區分改造後的人類和普通人類的資料，徹底解決了AI系統中的致命問題。
博凱站在主控臺前，目光緊緊盯著螢幕上的資料流。每一個細節他都不敢錯過，因為他知道這次測試的成敗將決定整個團隊的命運。娜娜的虛擬形象懸浮在博凱的肩旁，她的聲音帶著堅定和溫柔：“博凱，當前所有資料都在按計劃進行，模型表現得非常穩定。”
博凱微微點頭，隨後轉向團隊成員，開始詳細解釋“生命體徵的溯源模型”背後的理論：“我們這次的突破，主要依賴於對生命體徵的深度追蹤和分析。透過解析每個人獨特的基因序列，我們能夠追蹤到基因表達的微小變化，從而判斷一個人是否經過了基因編輯或身體改造。這種基因表達的變化就像是一種‘生物指紋’，每個人的體徵資料都會呈現出不同的特徵。”
艾瑪博士疑惑地問道：“這種生物指紋是否足夠精準？特別是在處理大規模資料時，我們如何確保不會出現誤差？”
娜娜迅速插話，她的聲音帶著淡淡的機械音，卻依舊顯得溫和：“根據最近在《Nature Genetics》上發表的一篇文章，研究人員提出了一種新型的多層次資料融合方法，可以將基因表達資料與環境影響結合起來分析。這種方法在多模態資料處理上表現出了極高的準確性和穩定性。我們可以借鑑這一方法，進一步最佳化我們的模型。”
博凱補充道：“沒錯，娜娜提到的這篇文章為我們提供了重要的理論支援。透過將基因表達與環境因素相結合，我們的模型不僅能夠識別基因層面的變化，還能夠對這些變化的影響進行溯源，從而準確區分出基因改造後的個體與未改造的個體。”
李明哲若有所思地說：“這種結合確實能夠增強模型的準確性，但我們還需要考慮處理速度和資料整合的問題。大規模的資料輸入可能會導致模型處理速度下降，特別是在實時診斷的情況下。”
娜娜的虛擬形象浮動了一下，隨後在空中投影出一份來自《IEEE Transactions on Neural Networks》的研究報告：“這裡提到了一種分散式計算架構，可以顯著提高多模態資料的處理速度。我們可以將這一架構引入到我們的模型中，透過分散式處理來
