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第83章 提前毕业答辩

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可以进来了。“

五位答辩委员坐在长桌后,中间是物理系的副系主任陈锐,左边是生医工程系的两位教授,右边是韩世文和另一位外聘的神经科学专家。

“林煜,请坐。“陈锐指了指对面的椅子。

林煜坐下,打开笔记本,连接投影仪。

“你申请提前毕业,并且希望用已发表的Science论文替代毕业论文。“陈锐翻开面前的材料,“这在清华历史上不是没有先例,但很少。我们需要确认你的工作确实达到了毕业要求。“

“我明白。“

“那么,开始吧。“陈锐看了看表,“你有二十分钟时间介绍你的工作。“

林煜站起来,调出第一张幻灯片。

标题很简洁:“Consciousness Detection and Awakening System: A Nonlinear Dynamics Approach“。

“我的研究关注植物人的意识检测与唤醒。“林煜的声音很稳,“传统方法依赖临床量表和简单的脑电信号,但这些方法无法捕捉深层的意识状态。我开发的CDAS系统,用非线性动力学建模大脑,将意识理解为一个吸引子。“

他切换幻灯片,上面是一组复杂的相空间图。

“这是一个昏迷患者的大脑状态空间。每个点代表一个时刻的神经活动模式。你们可以看到,这些点并非随机分布,而是围绕着几个中心区域聚集。“

陈锐皱眉:“吸引子?“

“对。“林煜用激光笔指着图上的聚集区域,“在动力学系统中,吸引子是系统长期演化后稳定停留的状态。正常人的意识对应一个高维复杂吸引子,而昏迷患者的吸引子退化成简单的周期轨道或不动点。“

他继续讲解,语速不快,但每句话都经过精确设计。从理论基础,到算法实现,再到临床验证,整个逻辑链条严丝合缝。

十五分钟后,他讲到最后一部分:硅谷的三例成功案例。

“这是患者John的数据。35岁,车祸昏迷三年。“林煜调出一组对比图,“左边是治疗前,他的大脑活动被困在一个低维吸引子里。右边是治疗后,吸引子维度上升,复杂度接近正常水平。两周后,他睁开了眼睛。“

会议室里很安静。

林煜关掉投影,坐下来:“以上是我的工作,请各位老师批评指正。“

陈锐和其他几位教授交换了眼神。


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