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00书屋 -> 浪漫小说 -> 变成学霸从学渣开始的逆袭-> 第一百二十七章：实验中的挑战
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第一百二十七章：实验中的挑战
- 随着毕业论文的选题敲定，脩墨的实验便不再只是简单的数据收集，而是涉及到了精密的操作和大量的理论验证。每一个实验环节的细微差异，都会对数据的准确性产生巨大的影响。为了确保每一个数据都具备可靠性，脩墨在实验室和图书馆之间来回穿梭，不断进行实验方案的测试和调整。
在开始实验的前期，脩墨感到整个实验流程比他想象的要复杂得多。尽管通过模拟实验预演了各个步骤，但真正执行时，面对高精度的实验设备和繁琐的操作流程，他仍然发现自己忽略了一些小细节。比如设备的调试、样本的精细处理等都让他需要重新学习和适应。为此，他决定每天早上都花一定时间在图书馆查阅相关的实验操作手册，补充实验技能。
实验中遇到的问题接踵而至，特别是对于脩墨正在研究的材料微观结构控制实验，任何微小的误差都会导致实验数据偏差过大。一次，他因忽视了温度变化对材料反应的影响，导致实验样本发生了异常变形，实验结果也因此被判定无效。这次挫折让他意识到，实验不仅仅是操作，更多的是对细节的把控和对问题的敏锐察觉。
为了克服这些技术难点，脩墨再次求助于学习系统。系统在此时提供了新的“实验优化建议”模块，这一功能可以针对实验中的步骤和参数提供优化方案。脩墨通过这个功能，将实验分解成多个小环节，每一个环节都进行详细的分析和调整，逐步减少误差。
系统的辅助帮助他快速理清了实验的流程，并提供了一些可操作的优化建议，例如减少试剂的反应时间、改进温度控制的精度等。这些细微的调整让脩墨的实验效率得到了显著提升，减少了因操作误差导致的重复试验次数。更重要的是，系统还帮助他分析了实验数据的合理性，通过数据的对比与模拟，提前识别出可能的偏差，让他的实验更为顺利。
实验进展顺利后，脩墨开始对实验数据进行初步分析。系统的“数据建模”功能此时派上了用场，它能根据他输入的数据自动生成多个数学模型，并通过数据拟合分析找出最佳的实验结果。系统的建模功能让脩墨免去了繁琐的手工计算过程，使他能够迅速验证实验假设，提高了整体研究效率。
然而，正当脩墨以为一切进入正轨时，新一轮的挑战随之而来。实验中某些核心数据的浮动让他意识到，实验环境的变化可能带来了不稳定因素。他试图通过改变实验环境温湿度来稳定数据，然而效果依然不甚理想。
面对这棘手的状况，脩墨不得不重新审视实验流程中的每一个环节。最终，他发现问题的关键出在实验样本的处理方式上。样本在预处理时，可能因操作者的微小失误导致结构发生细微变化，而这些变化正是导致实验结果不稳定的原因。于是，他对实验样本的制备过程进行了一次全面的调整，并增加了一道预热处理步骤，确保样本在实验开始前完全稳定。
这次调整带来的结果是显著的。经过重新实验，数据的波动大大降低，所有数据趋向稳定，这一突破让脩墨倍感振奋。通过系统辅助的深度分析，他发现这种调整不仅能够提升实验结果的稳定性，还能有效缩短实验所需的时间。
尽管实验进度有所加快，脩墨并未因此松懈。他知道，这个课题的每一个数据都需要经得起推敲，哪怕是一丝一毫的误差，都可能导致结论出现偏差。因此，他对每一个实验细节进行反复检验，尽量减少偶然性误差。
为了提高实验的严谨性，他向导师申请增加实验样本量。导师对此表示赞赏，并建议脩墨在接下来的研究中多与其他实验小组的成员交流，借鉴其他项目的经验，以减少不必要的重复工作。于是，脩墨开始频繁参与学校的实验小组研讨会，在与不同学科的学生交流中，了解到许多实验操作的小技巧和理论分析的快捷方法，这为他的实验带来了极大的帮助。
在一次研讨会上，脩墨结识了来自化学系的研究生李昊，两人一拍即合，决定合作进行材料稳定性研究。李昊的实验经验让脩墨的实验数据更加完善，甚至解决了一直困扰脩墨的材料耐久性问题。两人通过跨学科的视角，将材料稳定性和化学反应的耐久性相结合，拓展了实验的理论基础，使实验结果更加丰富和科学。
随着实验的推进，脩墨在系统的激励机制下获得了“实验先锋”称号。系统奖励了他“实验加速”功能，该功能可以通过优化实验设计和调整操作步骤，使他能够更快速地完成实验。这一奖励让脩墨的实验速度再次提高，为论文的数据分析争取了更多时间。
在实验进入最后的数据收集阶段时，脩墨带领团队成员将所有数据整理归纳，并通过系统的“数据拟合”功能进行精密分析。他们逐步得到了符合理论假设的数据结果，实验进展顺利完成。
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