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严重影响了治疗的整体效果，尤其是在神经系统的修复中问题更加突出。“尽管纳米修复技术在未来的心脏修复和肿瘤治疗中已经取得了突破性进展，但神经系统的复杂性仍然是未完全攻克的难题。尤其是面对王伟这样复杂的神经网络，现有的AI调控显得捉襟见肘，系统无法根据实时变化做出有效调整。”
“我们需要一个真正的AI中枢系统。”娜娜继续说道，“它能够统一协调不同厂商的设备，处理来自不同系统的数据，并实时优化各设备的运作。这不仅仅是数据互通问题，还要打破设备孤岛效应，真正做到全局整合。”
博凯明白，问题的核心不仅仅是数据接口的不一致，而是如何让这些独立的AI模块深度协作。他需要一个跨设备协同的平台，能够兼容多种数据格式，甚至可能需要借助未来的量子计算能力，以加速数据整合和实时反馈。
“帮我查阅最新的相关论文和研究。”博凯低声说道，“我们必须找到能够优化这些系统协作的解决方案。”
“要解决这个问题，”娜娜打断了博凯的思绪，继续道，“我已经开始查阅最近几篇关于纳米修复和神经网络重构的最新论文。我们需要一个自适应的AI系统，它不仅能够实时分析复杂的生物信号，还必须整合来自不同医疗设备和系统的数据，进行动态优化。”
博凯点了点头，目光落在面前的全息屏幕上。几篇最新的论文标题逐一闪过，逐渐为他勾勒出一个潜在的解决方案。他的手指轻轻滑动屏幕，浏览这些论文的摘要，试图寻找突破现状的灵感。
“这些论文正好针对我们目前遇到的瓶颈。”娜娜解释道，“Dr. Li Wei和Dr. Emily Zhang在最近的研究中探讨了‘量子感知处理器’与深度学习网络相结合的神经修复架构。他们的模型能够实时重构神经网络，并通过量子计算加速复杂生物信号的动态分析，极大提高了修复路径的精准性。”屏幕上闪过一篇论文的标题——Quantum Deep Learning for Real-Time Neural Pathway Reconstruction in Complex Medical Environments（《复杂医疗环境中基于量子深度学习的实时神经通路重建》，发表在《Advanced Medical Computing Journal》）。
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“还有这
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