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周启明说，“但我们不满足于此。
我们正在探索的，是如何将这种技术应用到更广泛的场景——教育、娱乐、甚至企业管理，帮助每个人成为更好的自己。”
台下响起掌声。
陆星辰跟着鼓掌，但眼神冷静。
周启明的演示完美无瑕，所有数据都合理，所有应用场景都充满社会责任感。
如果不是亲眼见过“心窗”
app的真相，他几乎要被说服。
演示环节结束，进入自由提问和交流时间。
陆星辰没有立刻行动。
他观察着哪些人围到了周启明身边——大多是投资者和媒体记者，问的都是市场规模、盈利预期之类的问题。
而技术人员的交流圈在会场的另一侧，围着几个穿实验室白大褂的人。
他端起一杯咖啡，自然地走向那个技术圈。
“……所以你们在特征提取阶段用了深度卷积网络？”
“对，但我们在池化层做了改良，增加了时域注意力机制，这样能更好地捕捉情绪的动态变化。”
几个技术人员正在讨论算法细节。
陆星辰听了一会儿，然后在一个合适的间隙插话：“刚才演示里提到情绪预测，你们的模型如何处理‘突发性情绪崩溃’这种非线性事件？”
所有人都看向他。
一个戴黑框眼镜、看起来三十出头的技术主管推了推眼镜：“这个问题很专业。
突发性情绪崩溃本质上是长期压力累积后的临界点突破，我们的模型会监测多项生理指标的长期趋势，当检测到多个指标同步逼近阈值时，就会提前预警。”
“预警准确率呢？”
“在试点数据集中，对重度抑郁患者突发崩溃的预警准确率是百分之七十八，平均提前时间四十二分钟。”
技术主管说着，忽然打量了一下陆星辰的访客证，“您是做网络安全的？对这个领域也有研究？”
“数据安全也包括对算法伦理的评估。”
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陆星辰说，“比如，如果这套系统被滥用，用来故意诱发而不是干预情绪崩溃，后果会非常严重。”
气氛微妙地凝固了一瞬。
另一个年纪稍大的技术人员干笑两声：“这种假设太极端了。
我们的系统有严格的伦理审查机制，所有应用场景都必须经过多层审批。”
“当然，我只是从安全角度提出可能性。”
陆星辰笑了笑，从公文包里拿出笔记本电脑，“实际上，我今天来也是想请教各位一个技术问题。
我们公司在做安全审计时，遇到一段非常特殊的生物数据，现有的情绪分析模型都无法合理解释。”
他打开电脑，连接投影，将那份合成数据投射到旁边的空墙上。
波形图出现在屏幕上。
前半段是平缓的基础生理信号，但到了中段，突然出现剧烈的、高频的振荡，振荡的幅度和频率都远超正常人的生理极限。
更诡异的是，在振荡之后，信号没有像预期那样衰减或崩溃，而是转入一种稳定的、低幅度的新节律，仿佛完成了某种“蜕变”
。
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