摘要 ：如何用算法"压榨"昂贵硬件的极限潜能？ 特别提示 微信机制调整，点击顶部"仪器信息网" → 右上方"…" → 设为 ★ 星标，否则很可能无法看到我们的推送。 图 1 ： 测 序 仪 内 部 结 构 图 ， A I 生成 图 4 ： 同 聚 物 区 域 背 景 噪 音 抑 制 热 图 在消费电子领域，"刷机"或"越狱"曾是极客们津津乐道的话题——通过替换厂商保守的固件，释放处理器被锁定的频率或解锁隐藏 功 能 。 本 文 试 图 借 助 这 种 逻 辑 渗 透 到 更 为 高 精 尖 的 生 物 技 术 领 域 ， 打 破 昂 贵 基 因 测 序 硬 件 的 " 黑 盒 " 限 制 。 传 统 的 测 序 仪 ， 无 论 是 I l lumina、MGI还是Ox ford Nanopore，通常都配套着闭源且高度标准化的分析软件。厂家为了兼顾全球数千台机器的稳定性与通 用性，其原生算法往往采取了保守策略，并非性能的最优解。这就产生了一个巨大的价值洼地： 我们是否可以用更深层的神经网络 （如 Trans former 架构）替代厂家的基础算法，去处理原始电信号，从而在不升级几百万硬件的前提下，仅凭软件升级 ...