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最佳化“航道挑戰”正規化的過程，像在除錯一件精密的樂器，不僅要校準音準，還要調整共鳴腔體，使它在特定壓力下能發出預示“解離”的、獨特的“應力迴響”。

秦嵐根據預實驗結果，調整了主次任務衝突的重疊時機與強度。她引入了“衝突梯度”：從偶爾的、可預測的資源競爭，逐步過渡到密集的、隨機的疊加，試圖描繪出不同受試者從“遊刃有餘”到“協調失穩”的完整過渡曲線。同時，她採納了加入極簡第三項監控任務（注意螢幕邊框是否變紅）的建議，這微小的額外負荷，有時就像最後一根稻草，讓原本勉強維持的平衡出現清晰的裂痕。

林婕則與訊號噪聲展開了新一輪纏鬥。她升級了線上偽跡剔除演算法，結合了盲源分離和自適應濾波，並編寫了簡單的實時頭部運動監測提醒——當檢測到可能汙染資料的較大動作時，螢幕會短暫閃爍一個溫和的提示符號。她還除錯了那個呼吸監測腰帶，初步資料顯示，在任務衝突高峰，不少受試者的呼吸會不自覺地變得淺快或不規律，這種生理節律的紊亂與腦電相位同步的波動存在微妙的相關。

鍾原沉浸在“失穩風險指數”的演算法迷宮中。他放棄了單一指標，構建了一個包含五個維度的微型“儀表盤”：theta相位同步穩定性、alpha頻段前後腦功率比（反映警覺與抑制平衡）、特定腦區對gamma活動分離度、瞳孔直徑與心率變異性的耦合係數，以及基於行為序列計算的反應模式熵。每個維度都經過嚴格的滑動視窗標準化和去趨勢處理，再透過一個輕量化的神經網路模型融合，輸出一個0到1之間的綜合風險值。模型在歷史資料上表現尚可，但移植到實時流式資料時，延遲和波動依然是個問題。

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