只要能夠讀取和分析這些訊號，就能實現單方面的輸出了。”
“好吧你牛批，你先把頭套戴上，我來給你拍一下——不露臉是吧？”
“廢話，帶這個矽膠頭套多傻啊……”
葉銘說完，帶上頭套，閉上眼睛。
片刻後，他舉起手。
機械臂也隨之舉起了手。
一旁，彭小飛舉著手機，誇張地大喊。
“朋友們，我用意念控制了機械臂！”
……
雖然這個沒有什麼“內容”的影片註定很短，但彭小飛還是前前後後配合著葉銘拍了接近半個小時。
或者反過來說，葉銘配合彭小飛拍了半個小時。
直到彭小飛電話響起——他高中的一個學姐來找他，邀請他一起回家，這才作罷。
於是，葉銘送走彭小飛後關上了實驗室大門，然後重新帶上了頭套。
他在心底呼喚。
“伊塔。”
“我在。”
“程式碼思考好沒有？”
“一切ok。”
“那你來。”
說完，葉銘便閉上眼睛，“享受”起了頭皮的陣陣酥麻。
不得不說，這比用那什麼靈魂提取器爽多了。
而在他前面的顯示器上，一行行程式碼正在迅速地、自動地生成——速度相比最初的時候快了起碼幾倍都不止！
這其中，既有經過這麼多天的ai和演算法的迭代，對葉銘的腦訊號識別越來越精準的原因，也有伊塔找到了最佳共振放電電壓和頻率的因素。
如果說一開始的“網速”相當於撥號上網，那麼現在，就有點類似於adsl了。
葉銘粗略計算過，按照目前的頻率，每一秒，大概能傳輸2kb的位元組——雖然比撥號上網還要慢太多，但已經足夠讓伊塔快速地完成工作了。
於是乎，就在這一閉眼的功夫，伊塔便完成了程式碼輸出。
“搞定了，你除錯一下。”
“嗯。”
在修復了兩個格式問題後，除錯透過，彈出了一個大大的，佔據了滿屏的介面。
嗯，這很有葉銘的簡約風格。
介面上，是一個輸入框，後面有一個上傳的按鈕。