交流会上的启发和与启明共同优化后的方案，像一团火点燃了林寻心中的科研热情。
他决心不再等待，立刻着手开展免疫调节因子的初步实验验证。
现实的冷水很快泼了下来——
研究刚起步，他就遇到了第一个棘手的难题。
进行免疫调节因子的精准检测和体外调控研究，
需要几台特定型号的流式细胞仪和超高灵敏度的蛋白分析仪，
这些都属于昂贵的特殊设备。
林寻跑遍了学校的实验室，要么设备型号不符，要么早已被其他课题组长期占用。
他尝试联系校外的一些科研平台，租借费用同样高得惊人。
在市面上，这些设备不仅很难买到，
即便通过某些特殊渠道打听到，
其报价也足以让还是学生的他望而却步，
林寻根本负担不起。
实验室的一角，林寻眉头紧锁，
看着初步拟定的实验计划，
上面标注的“需特定设备”字样格外刺眼。
没有设备，再好的理论和方案也只能停留在纸面上。
他试图让启明分析是否有替代方案或自制简易装置的可能，
但启明给出的结论是：
“核心参数无法满足，
替代方案将导致数据可信度下降30%以上。”
一时间，林寻陷入了一筹莫展的境地。
就在这时，
花瑶端着两杯热咖啡走了进来，
看到林寻愁眉不展的样子，关切地问道：
“林寻，怎么了？
从交流会回来后你就一直泡在实验室，
遇到什么麻烦了吗？”
林寻叹了口气，将设备的困境告诉了花瑶。
花瑶听完，放下咖啡，认真地说：
“别着急，设备的事或许有办法。
我家里有一些做医疗器械生意的亲戚，说不定能帮上忙。”
花瑶在帮林寻联系设备供应商的过程中，并非一帆风顺。
她通过一位亲戚介绍，
联系上了一位姓赵的供应商，
双方初步沟通还算顺利，
对方对那台二手流式细胞仪的报价也在可接受范围内。
就在花瑶准备进一步洽谈细节时，一个意想不到的人出现了——
她本科时的一位学长，张强。
张强曾经热烈追求过花瑶，但被花瑶婉拒了。
这次不知从哪里得知花瑶在为林寻的事情奔波，
又见花瑶对林寻的事情如此上心，心中不禁心生嫉妒。
张强恰好也认识那位赵姓供应商，便暗中使绊子，试图从中作梗。
他找到供应商，装作不经意地提起：
“赵老板，最近有个叫花瑶的女生在你那儿打听设备？
你可得小心点，
我听说她之前帮人联系东西，
最后尾款扯皮扯了很久，信誉不太佳。”
这种无中生有的谣言，
让本就对二手交易有些顾虑的赵老板顿时对花瑶产生了怀疑，
一度对合作产生动摇，
甚至开始刻意回避花瑶的电话和信息。
花瑶察觉到供应商态度的突然转变，敏锐地意识到可能出了问题。
她没有慌乱，而是冷静地分析了情况，很快便想到了张强这个可能性。
她没有直接去找张强对质，而是决定用事实说话。
花瑶再次联系上赵老板，开门见山地说：
“赵老板，我知道您最近可能听到了一些关于我的不好的传言，
对此我深感抱歉给您带来了困扰。
但我花瑶做人做事，一向光明磊落，讲究诚信。
您担心的尾款问题，完全可以在合同中明确约定，
我们可以先支付一部分定金，设备验收合格后再支付尾款。
至于我的信誉，
您可以去问问我之前合作过的xx实验室的李老师，
或者查看我的个人征信报告。”
她条理清晰，语气诚恳，既表达了合作的诚意，也展现了解决问题的决心。
同时，花瑶话锋一转，不经意地提到：
“说起来也巧，我那位学长张强，之前似乎也想从您这儿买类似的设备，
但后来不知为何又放弃了。
他突然跟您提起我，不知道是出于什么目的呢？”
赵老板也是个在商场摸爬滚打多年的人，
听花瑶这么一说，
再联想到张强之前言语间的闪烁其词，心中已然明白了七八分。
他沉吟片刻，对花瑶说：
“花同学，抱歉，是我有些轻信了谣言。
你的为人，我愿意相信。”
花瑶凭借自己的智慧和口才，不仅向供应商解释清楚了真相，
还巧妙地揭露了学长的不良企图，最终成功稳住了供应商。
接下来的谈判异常顺利。
花瑶充分发挥了她的沟通能力和谈判技巧，
结合林寻提供的设备参数要求和预算上限，
与供应商进行了多轮细致的沟通。
她不仅详细询问了设备的使用情况、维护记录，
还争取到了免费的安装调试和三个月的质保期。
最终，经过一番努力，
花瑶终于帮林寻联系到了一家可靠的设备供应商，
并且凭借出色的谈判能力，
为林寻争取到了一个远低于市场均价的优惠价格。
当花瑶将这个好消息和最终的报价单交给林寻时，
林寻简直不敢相信自己的眼睛。
“花瑶，你太厉害了！这个价格，比我预期的低了将近三成！”
花瑶俏皮地眨了眨眼：
“那当然，也不看是谁出马。
这下，设备购置难题总算是彻底成功解决了吧？”
设备的难题刚解决，林寻的免疫调节因子研究便如火如荼地展开了。
一波未平一波又起，
在实验数据开始积累后，
数据处理又成了新的拦路虎。
免疫调节因子的动态变化涉及多种细胞因子的相互作用，
产生的数据量巨大且复杂，
其中蕴含的关联性和潜在规律更是难以捉摸，
普通的处理方法根本无法满足需求。
林寻虽然有AI启明辅助分析，
但原始数据的清洗、特征提取和模型训练等基础工作仍需要强大的计算能力和算法支持。
“林寻，数据量比预想的还要大，
而且噪音很多，我的笔记本跑起来太吃力了，
现有的一些开源算法效率不高。”
林寻对着电脑屏幕皱眉，
转头对一旁正在帮他整理实验记录的张宇说道。
张宇闻言，凑过来看了看：
“这确实是个问题。
交给我吧，
我试试用我们计算机系最新的一些分布式计算框架和深度学习模型来处理，
应该能提高效率。”
作为计算机系的技术大牛，张宇对于解决这类技术难题充满信心。
接下来的几天，张宇全身心投入到数据处理工作中。
他搭建了临时的分布式计算集群，
编写了高效的并行处理脚本，
并尝试运用先进的神经网络算法对复杂的免疫因子数据进行建模和分析。
在AI启明提供的部分算法思路启发下，
张宇的工作一度进展顺利，
数据处理的速度和精度都有了显着提升。
但就在关键的模型优化阶段，
张宇遇到了一个技术瓶颈——
一种特殊的非线性特征提取算法始终无法达到理想效果，
模型的准确率卡在了一个瓶颈期，
他自己的知识储备暂时无法解决这个难题。
“这个算法的参数空间太复杂了，
我尝试了多种调参策略，效果都不理想。”
张宇揉着疲惫的眼睛，有些挫败地说。
林寻拍了拍他的肩膀：
“别急，办法总比困难多。
你平时不是经常关注各种技术研讨会吗？
看看最近有没有相关的线上会议。”
张宇眼睛一亮：
“对啊！我想起来了，
明晚有一个国际计算机领域的线上研讨会，
主题正好涉及大规模数据处理和深度学习优化，
说不定能找到突破口。”
当晚，张宇准时参加了线上研讨会。
会议中，
一位来自麻省理工学院的计算机科学家关于“高维稀疏数据非线性降维与特征增强”的报告引起了他的极大兴趣。
报告结束后，张宇立刻通过会议的互动平台向这位专家请教了自己遇到的瓶颈问题。
令他惊喜的是，
那位行业内的专家对张宇提出的问题和他所从事的免疫数据研究方向很感兴趣，
认为其具有重要的应用价值。
专家不仅耐心解答了张宇的疑问，还针对他的具体算法模型，
给予了一些关键的指导，
推荐了一种前沿的自适应学习率调整策略和特征融合方法。
“太感谢您了！您的建议让我茅塞顿开！”
张宇如获至宝，连夜根据专家的指导对算法进行了改进和优化。
果然，在引入了新的策略后，之前的瓶颈被成功突破！
模型的准确率大幅提升，
完美地完成了对复杂免疫调节因子数据的深度挖掘和特征提取。
“成了！
林寻，你看，数据处理完成了！
这些是关键的分析结果和可视化图表。”
张宇兴奋地将处理好的数据结果展示给林寻。
林寻看着清晰的数据分析报告和精准的预测模型，激动不已：
“张宇，你太牛了！
这下我们的研究又能往前推进一大步了！”
在花瑶解决设备难题和张宇攻克数据处理难关的帮助下，林寻的研究进展顺利，很快就取得了初步成果——
他们成功筛选出了三种具有显着调控作用的新型免疫调节因子，
并通过动物模型初步验证了其在炎症反应中的关键作用。
看着实验数据图表上那令人振奋的结果，林寻心中充满了感激。