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当真正投入到数据中的时候，王浩发现A级难度的实验分析确实很不一般。

上一次帮助夏教授给纳微实验室做数据分析，研发难度评级就只有‘C’，‘C’级难度的研究，做两堂相关课程的讲解，灵感就能积累到上百点。

只要认真投入到数据理解工作中，灵感值的上升速度也非常快，完全不亚于教学回馈的速度。

现在不一样了。

他花费一个多小时的时间去研究数据，发现数据量比上一次庞大的多，而且也要复杂的多，单单是实验相关的数据分类，就有二、三十种，细分有上百种之多，每一种都可以说是海量的内容。

如果一条条看过去，根本就看不完。

他只能试图去理解每一种数据分类，对数据包含的内容更了解，也对于实验有个整体的了解。

在消耗教学币专注模式下，效果还是很不错的，一个多小时涨了三点灵感值。

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