难了。
最终研发团队想了一个办法，以医疗技术领域研究项目点名义，与全世界各国各地区的意愿进行合作，购买他们所收治所有患者的脑电信号。
这个办法的确为他们解决了大问题，让他们不但可以不用全世界奔跑，也省下来去收集这些数据信息的时间和经历，以及资金和资源，加快了项目研究进度。
但是，所收集这些资料数据中，也有很大的问题。
因为研究团队发现，这些从全世界各国各地区医院收集汇总过来的患者脑电信号中，有很大一部分都被污染了。
这些脑电信号都不稳定，或者说出现了问题。
这个问题不难解释，因为去医院就医，且需要检查脑电信号的，肯定很多脑子里出了问题，势必会影响脑电信号。
所以研究团队只能是筛选派出掉这部分有用的数据，然后再进行分析。所幸因为覆盖全球，且医院众多，所以即便是这样汇集出来大数据，也是海量。单靠研究团队自己，即便是穷极一生，甚至穷极几辈子都无法分析完。
所以这时候就要借助人工智能技术和超算了，通过超算和人工智能技术，研究团队获得了一份非常详细关于人类脑电信号方面的数据报告。
也正是在这份数据报告的基础上，他们的脑机交互和意念控制技术才有了较大程度的进展。
啪啪啪啪……
当蔡涛将二十六个英文字母全部读出来，并且完全正确后，周围爆发出来了一阵热烈的掌声。
这项技术看似好像很简单，目前很多脑机交互和意念控制方面的技术基本上都能做到。
但丁子非他们设计这个实验科目的主要目的，还是测试这套脑机交互系统的在信息捕捉，识别技术上的准确性和反应。
如何在一瞬间就能够捕捉佩戴者的脑电信号，并进行识别，做出反应，这一点很难。
简单来说，就是希望这一套脑机交互系统的反应能和佩戴者的双手一样迅速，甚至更快。只有这样，才具备大规模商用的价值。
目前很多脑机交互和意念控制技术虽然也能有非常亮眼的展示表现，但是却做不到高精度和反应迅速。说白了，就是识别准确率不高，且反应比较
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