这种虚拟办公的广泛应用也反映在这次全球人工智能与神经科学技术大会上，参会者们虽然身处不同的地理位置，却能以最逼真的方式，进行深度的学术交流和合作。
张博凯和他的团队通过虚拟现实技术进入了大会的主会场。这是一个宏大的虚拟空间，四周充满了未来感的设计元素，巨大的屏幕悬浮在空中，展示着各类尖端科技的画面。虚拟的参会者们来自世界各地，穿着各异，有的代表顶尖学府，有的来自知名企业，所有人都以数字人形式参与，栩栩如生，宛如真人。
张博凯站在虚拟的讲台上，环顾着眼前满满当当的观众席，这些席位上坐满了来自全球的顶尖学者和技术专家。尽管这些人都是通过虚拟现实系统呈现的数字人形象，但张博凯依旧感受到了他们的注视和期待。张博凯深吸一口气，微微调整了一下站姿，虽然这不是他第一次面对公众演讲，但在如此高级别的国际会议上发表演讲，依然让他感到一丝紧张。
他微微笑了笑，开场说道：“各位专家、学者，大家好。我不得不承认，站在这里，我确实有些紧张。”他停顿了一下，环视四周，然后用略带自嘲的语气继续说道：“虽然这只是一个虚拟的讲台，但你们的存在感可是一点不虚拟。”
台下传来了轻微的笑声，这让张博凯的心情稍微放松了一些。他接着说道：“不过，一旦我们进入到AI和神经网络的话题，我的紧张感就会慢慢消失，因为这些正是我和我的团队日夜钻研的领域。”
随着演讲的深入，张博凯逐渐找回了自己的节奏。他用生动的语言、详实的数据和富有逻辑的论证，向全球观众展示了他们团队的研究成果。屏幕上不断切换的图表和模型清晰地展现了突触动态加权模型与递归神经网络如何在优化AI系统性能方面取得了显着成效。
张博凯逐渐沉浸在自己的演讲中，原本的紧张感完全消散，他的声音愈发坚定有力。他以幽默而亲切的方式与观众互动，甚至在谈到一些复杂的技术细节时，也能够以轻松的比喻让在场的每个人都能理解。正是这种对技术的热情与深厚的专业知识，使得他的演讲不仅具有学术深度，也充满了感染力。
正当张博凯准备结束演讲时，他微笑着说：“这是我今天的汇报，各位专家，不知道在我汇报的过程中有哪些地方是我没有说清楚的，或者大家还有什么疑问的地方？”他的话音刚落，一位长相英俊、带着明显波士顿口音的中年人站了起来：“我是来自新英格兰科技研究院的约翰·卡尔顿（John Carlton），我对你中间提到的突触动态加权模型在实际应用中的表现有些疑问。你能详细解释一下，你们是否有足够的数据来验证这个模型在大规模神经网络中的普适性？特别是在面对复杂非线性问题时，这个模型真的能如你所说的那样有效吗？”
张博凯保持冷静，微微一笑：“非常感谢约翰教授的提问。关于您提到的模型普适性问题，我们在实际测试中确实遇到了一些挑战，但我们通过不断优化模型的自适应权重调整机制，已经成功地提升了其在大规模神经网络中的适应性。为了回应您的质疑，我们可以参考您所在机构的一项研究，该研究探讨了神经网络中的非线性问题，虽然与我们的方向略有不同，但在本质上是相通的。正如那项研究中提到的，我们也发现，通过调整突触连接路径，可以显着提升模型的处理能力。”
张博凯话音刚落，场内响起了一片掌声。观众们对他的机智应对表示赞赏。
紧接着又有一些来自别的国家的学者很快提出了问题，其中几位的语气甚至带着明显的挑衅性。他们质疑研究的普适性、实验的可重复性，以及数据的真实性。
张博凯保持冷静，微微一笑后说道：“感谢各位的提问，科学研究的进步正是因为质疑与验证。现在，我愿意为大家做进一步的解答。”
他用幽默的语言开始回应：“在科学的世界里，质疑是一种推动进步的动力，我非常乐意分享我们的验证过程，或许这也能给大家带来一些启发。”
随着张博凯引用更多实验数据和理论分析，气氛渐渐缓和下来，他巧妙地引用了提问者本国的一些研究成果，使得对方不得不承认张博凯的研究是有依据的。
紧张的问答环节结束后，张博凯和团队成员们一同观看了其他学者的演讲。接下来是几位国际顶尖专家的分享，他们的研究成果让张博凯团队受益匪浅，也为未来的研究提供了新的思路和灵感。
张博凯看到议程上写着：“接下来是‘量子计算与深度学习的交汇点：新一代智能算法的潜力’。”他补充道：“这个演讲由麻省理工学院的杰弗里·斯隆（Jeffrey Sloan）教授主讲。他在量子计算与AI的交叉领域享有盛名，尤其是利用量子计算的并行处理能力来提升深度学习模型的效率。大家都知道，这一领域的发展潜力巨大。”
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