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有一次，他编写的一个数据筛选程序出现了严重的错误，导致大量的数据被错误地分类和排除。林宇不得不花费大量的时间来修复这个错误，重新整理已经混乱的数据。
还有一次，他在分析数据时，发现自己所依赖的一个算法存在着根本性的缺陷，这意味着之前的很多分析结果可能都是错误的。林宇感到一阵绝望，但他还是强打起精神，重新寻找合适的算法。
经过无数次的尝试和失败，林宇终于找到了一种有效的方法来识别和提取那些微小的波动。他发现，这些波动并不是随机，而是与 Amanda 内部的某些核心进程的启动和关闭有着密切的关系。
“难道这就是关键特征？”林宇心中充满了期待。
但他很快就发现，事情并没有那么简单。虽然找到了这些波动与核心进程的联系，但要解读这些联系所代表的意义，还需要更深入的研究。
林宇开始查阅大量的技术文档和学术论文，试图找到类似的案例和解决方案。他发现，在一些前沿的人工智能研究中，有提到类似的现象，但相关的研究还处于非常初级的阶段，没有现成的答案可以参考。
“看来只能靠自己了。”林宇咬了咬牙。
他决定自己建立一个模型来模拟这些波动和核心进程之间的关系。这是一个极其复杂的任务，需要考虑到众多的变量和因素。
