作者︰向陽舒展）
1997 年的初春，749 局的基地籠罩在薄霧之中，新入職的研究員們懷揣著期待與忐忑，穿過那扇厚重的鐵門。與前輩們初來乍到時的迷茫不同，這些年輕人在人才培養體系的燻陶下，早已對超自然現象研究有著自己的認知與思考，他們的眼中閃爍著創新的火花，準備在這片未知的領域大展拳腳。
程宇，這位從內部培訓體系中脫穎而出的佼佼者，被分配到心靈感應研究組。彼時，團隊對心靈感應的研究雖已取得一定成果，但仍面臨著信號微弱、難以穩定捕捉的難題。程宇沒有局限于前輩們的研究路徑，他大膽引入人工智能領域的深度學習算法，提出 “意識信號特征智能識別” 的全新研究思路。
“傳統方法就像用漁網撈針，而深度學習能教會計算機自動識別針的特征。” 程宇在小組討論會上，指著大屏幕上的算法模型解釋道。他帶領團隊收集了數千組心靈感應實驗數據，訓練神經網絡識別腦電波中的有效信號模式。經過三個月的日夜奮戰，系統成功將心靈感應信號的識別準確率從 68 提升至 89。更令人驚喜的是，通過對大量數據的分析，他們發現心靈感應能力與個體的情緒穩定性和想象力密切相關，這一發現為後續篩選潛在的心靈感應者提供了新的方向。
林薇，生物學科班出身的年輕研究員，在超高速反應研究領域嶄露頭角。她注意到，前輩們對 “速生蛋白” 的研究主要集中在肌肉組織，卻忽視了其在神經系統中的作用。林薇運用新興的光遺傳學技術，將光敏蛋白導入實驗小鼠的神經元，通過特定波長的光精確控制神經元的活動。實驗結果表明，“速生蛋白” 不僅能增強肌肉力量，還能顯著提升神經信號的傳導速度。
“這就像是給神經系統裝上了加速器。” 林薇興奮地向甦晴展示實驗數據，“如果能將這項技術應用于人體，或許能幫助中風患者更快恢復神經功能。” 基于這一發現，林薇提出了 “神經 肌肉協同強化” 的研究方案，試圖通過調節 “速生蛋白” 在神經和肌肉中的表達，全方位提升人體的反應能力。
在歷史場景重現研究組，王磊這位畢業于北大的歷史學與計算機科學雙學位碩士，帶來了顛覆性的研究方法。他結合虛擬現實vr）、增強現實ar）技術與人工智能的圖像生成算法，開發出 “歷史場景智能重構系統”。以往，陸承鈞描述的歷史場景需要研究人員手動繪制，不僅效率低下，還容易出現偏差。而王磊的系統能根據陸承鈞的語言描述，瞬間生成三維的虛擬場景，並通過與歷史文獻、考古數據的比對，自動修正不合理的細節。
“這就像是讓歷史自己‘活’過來。” 在一次成果展示中，王磊向局內領導和同事演示系統。當陸承鈞說出 “長安朱雀大街，市坊林立，胡人商販叫賣胡旋舞面具” 時，系統立即生成了栩栩如生的唐代街市場景，街道上行人穿梭，胡商的攤位上擺滿了精美的面具。這個系統不僅大大提高了研究效率，還為歷史學家提供了全新的研究視角，許多專家紛紛表示，這可能會引發歷史研究領域的一場革命。
新一代研究者們不僅在技術上大膽創新，在研究理念上也有著自己的堅持。他們深知倫理問題的重要性，在開展每項研究前，都會主動與倫理審查委員會溝通，確保受試者的權益得到充分保障。在研究植物溝通者林棲梧時，年輕研究員們沒有像前輩那樣過度采集植物樣本，而是運用非侵入式的光譜分析技術，研究植物在 “溝通” 前後的生理變化。
“我們的研究不僅要追求科學突破，更要尊重生命、敬畏自然。” 在一次內部研討會上，負責該項目的研究員堅定地說道。這種理念的轉變，讓 749 局的研究更加人性化，也贏得了公眾的更多信任。
在跨學科合作方面，新一代研究者展現出更強的開放性和主動性。他們積極與外部科研機構、高校、企業建立聯系，將 749 局的研究成果與其他領域的技術相結合。程宇與華創科技的工程師合作，將心靈感應信號識別技術應用于智能家居領域，開發出 “意念控制家電系統”；林薇則與醫療團隊合作，開展 “速生蛋白” 治療神經損傷的臨床試驗；王磊的歷史場景重構系統，更是吸引了多家影視公司的關注，有望應用于影視制作和文化旅游領域。
1998 年的科研成果匯報會上，新一代研究者們的成果大放異彩。乾䅼翝看著台上侃侃而談的年輕人，眼中滿是欣慰︰“你們用創新思維和新技術，為 749 局的研究注入了新的活力。在你們身上，我看到了探索未知的無限可能。” 窗外，陽光穿透雲層，灑在 749 局的基地上，正如這些新一代研究者們，用自己的智慧和熱情，為人體特異功能研究照亮新的征程，在前輩們奠定的基礎上，向著更深奧的未知領域奮勇前行。
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