她指着屏幕上的数据继续说道：“在当前的实验中，纳米机器人不仅仅是修复工具，它们的作用更复杂。它们通过捕捉人体神经系统的微弱信号，放大这些信号并与灵息进行同步。这相当于给它们增加了一个新的功能模块，就是信号调节与放大器，用于灵息共振实验的核心部分。”
李苗苗接过话头：“修复功能依然存在，但在这个阶段，它们被优先用于神经系统的共振实验。本来这些纳米机器人是多功能设计的。最初的任务是修复组织，但在激发灵息的过程中，它们需要放大神经信号，确保与外界的频率同步。现在的目标是通过这些共振现象，获得对人体能量场的完全掌控。其实是你错过太多了，这不是已经更新到V3版本了。”
“所以就是通过编程把修复功能暂时关了，转而优先执行灵息共振的任务？”王海洋问。
徐静点头：“差不多是这样。它们还是具备修复功能，但在灵息共振实验中，它们主要是为了调控共振频率，使得人体与外界的能量流同步。修复组织的功能的代码也没有被废除，只是在当前的实验中，修复任务变成了次要任务。等实验结束，它们还会恢复到修复状态。”
“有主要代码文件吗？”王海洋想看看纳米机器人代码的细节。
“有啊，有一段已经打印出来的标识，你看后面几页。”徐静指着资料说。
王海洋翻到代码那一页仔细查看。
import numpy as np
# Neural signal processing and amplification for nanorobots
class NanoRobot:
def __init__(self, id, amplification_threshold=1.2):
self.id = id # Unique identifier for the nanorobot
self.amplification_threshold = amplification_threshold # Minimum signal strength to trigger amplification
self.repair_mode = False # Indicator if repair mode is active
# Capture and analyze the neural signal
def capture_signal(self, signal):
processed_signal = self.filter_noise(signal)
if processed_signal ＜ self.amplification_threshold:
print(f"Robot {self.id}: Weak signal detected, bypassing amplification.")
return processed_signal
return self.amplify_signal(processed_signal)
# Filter noise from the signal using basic thresholding
def filter_noise(self, signal):
noise_reduction_factor = np.random.uniform(0.95, 1.05) # Simulate noise filtering
filtered_signal = signal * noise_reduction_factor
print(f"Robot {self.id}: Signal filtered to {filtered_signal}")
return filtered_signal
# Amplify the signal if it's above a certain threshold
def amplify_signal(self, signal):
amplification_factor = np.random.uniform(1.5, 2.0) # Random amplification within range
amplified_signal = signal * amplification_factor
print(f"Robot {self.id}: Amplified signal to {amplified_signal}")
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