怪地大喊一声。
商陆推门进来了。
“主任，咱们这工作算不算卓有成效？”王祥兵竖起大拇指，往电脑那边一指，“已经到0.12了，再往下一步可就成功了。”
商陆坐在自己的位置上，把桌上堆得乱糟糟的文件夹全部归位，把实验日志全部摞起来。
“当初我们在科学城成自所里做这个，最终失败的原因就是最后这一步踏不出去，还记不记得我跟你们讲过meg系统的特点？它在时间分辨率和空间分辨率上性能均衡，没有大的短板，但是天然比入侵式的ieeg系统精度低，这是由它的结构决定的，是先天不足。”
“所以我们要量身定制单人单机呀。”白树说。
“对，但这不是万能灵药。”商陆说，“我可从来没说过量身定制的系统就一定能突破rabin-shang数之墙，就目前的测试结果来看，随着实验精度的不断提高，它仍然和以往的实验结果一样撞上了这堵墙。”
“rabin-shang值之墙的本质是什么？”李文轩问。
商陆想了想，选择了一种通俗易懂的说明方式。
“我只能跟你讲讲我自己的理解，也不一定对……我们都知道，meg系统实质上是在猜驾驶员的大脑在想什么，既然是在猜，那么本质上它是个概率论问题，简单地说，rabin-shang数是这个概率的表层体现。”
概率是这个世界上最寻常又最神奇的东西，它象征着某种冥冥中的统一性，如果用什么来形容它最贴切，那么毫无疑问是“一只看不见的大手”，在meg系统的研发过程中，算法对人脑活动的识别与分辨有对有错，单次测试可能毫无轨迹没有规律，可测试次数一旦多起来，那么在差异中的共性就会立刻凸显出来。
rcbi小组说贝叶斯公式是支撑起一切ai算法的理论基础，它同时又是人们反过来推算这个黑箱究竟在干什么的强大工
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