为了弥补小 Z 在跨学科科研经历上的不足，中期顾问团队充分调动资源，为他找到了国内一家专注于脑机接口研究的顶尖科研机构的实习机会。在实习期间，小 Z 参与了 “基于人工智能的情绪识别与脑机接口应用” 项目，负责收集和分析实验对象在不同情绪状态下的脑电信号数据，并尝试运用机器学习算法对数据进行分类和预测。顾问团队定期与小 Z 沟通，帮助他解决实验中遇到的数据处理难题。
在数据收集阶段，小 Z 运用高灵敏度的脑电帽采集脑电信号，这种脑电帽基于 2024 年最新的柔性电极技术，能够更贴合头皮，减少信号干扰，获取更清晰的脑电数据。在处理这些数据时，小 Z 参考了 2024 年发表于 arxiv 上的相关研究，运用了基于差分隐私的联邦迁移学习（FTL - DP）方法。该方法能够在保护数据隐私的同时，有效整合不同来源的数据，解决数据异质性问题，尤其适用于小 Z 这种需要整合多个实验对象不同脑电数据的情况。
在特征提取环节，小 Z 使用了深度学习中的卷积神经网络（CNN）模型，这是参考了近年来 arxiv 上大量关于脑电信号特征提取的前沿研究。CNN 能够自动学习脑电信号中的复杂特征，相较于传统的手工特征提取方法，大大提高了特征提取的效率和准确性。通过不断调整模型参数和结构，小 Z 成功从脑电信号中提取出与情绪状态相关的关键特征。
在模型训练阶段，小 Z 遇到了传统机器学习算法在处理复杂情绪识别任务时准确率不高的问题。他通过查阅大量文献，尝试将迁移学习技术应用到实验中。迁移学习能够利用在其他相关领域或任务中已经训练好的模型，快速适应新的任务，解决小 Z 面临的样本数量有限、训练困难的问题。这一思路与 2024 年南京工业大学科研团队在脑电信号解码领域的研究相契合，该团队借助迁移学习提升了脑电分类器的解码能力。小 Z 通过微调预训练的神经网络模型，将其应用于自己的情绪识别任务，经过反复调试和优化，显著提高了情绪识别的准确率。
同时，顾问团队鼓励他积极与团队成员交流，学习脑机接口技术的前沿知识和实验方法。不仅如此，为了进一步提升小 Z 的国际科研视野和竞争力，顾问团队还协助他申请到了美国一所知名大学的暑期科研项目。在这个项目中，小 Z 深入参与了 “人工智能驱动的脑机接口情绪交互系统研发” 课题，运用深度学习算法优化脑电信号的解码精度，探索如何通过脑机接口实现更精准的情绪识别与反馈。
在暑期科研项目中，小 Z 接触到了更先进的实验设备和技术。例如，项目中使用的侵入式脑机接口技术，能够获取更精确的神经元活动信号，但对实验操作和数据处理的要求也更高。小 Z 在导师的指导下，参与了对实验动物进行电极植入的操作，这需要极高的精度和耐心，以确保电极能够准确采集神经元信号，同时避免对脑组织造成损伤。
在信号处理方面，小 Z 运用了基于最新研究的信号增强算法，该算法能够有效去除信号中的噪声，提高信号的质量，这对于准确解读神经元活动与情绪之间的关系至关重要。同时，他还参与了利用光遗传学技术研究特定神经元群体与情绪反应之间联系的实验。光遗传学技术是近年来神经科学领域的重大突破，通过对神经元进行基因改造，使其对特定波长的光产生响应，从而精确控制神经元的活动。小 Z 通过操控光刺激的参数，观察实验动物的情绪行为变化，并结合脑电信号数据进行分析，深入探究情绪产生的神经机制。这段宝贵的国际科研经历，不仅让小 Z 接触到了全球领先的实验设备和技术，还结识了许多该领域的权威学者，为后续的套磁和推荐信获取创造了有利条件。
