上，只有细看才能发现，他的嘴角噙着一丝若有若无的、带着点玩味的浅笑——那些议论，他听得清清楚楚。
会议进程按部就班。
全球顶尖的研究团队轮番上台展示着最新的研究成果。
严瑾的报告被安排在下午的关键时段。
当主持人报出她的名字和题目《基于拓扑流形及深度学习整合分析的阿尔兹海默症超早期风险预测新模型》时，会场明显安静下来，充满了期待。
然而，走上台的不是严瑾，而是她身边的年轻助手——江浔。
会场顿时响起一阵更加清晰的惊讶和议论声。
不少专家皱起了眉头，让一个如此年轻、名不见经传、甚至不像是全职研究员的人代表严瑾做如此重要的主题报告？这太不合常规了！连台上的主持人都有些愕然。
严瑾本人却稳如泰山地坐在台下，目光平静地看着江浔步履沉稳地走到演讲台前。
只有江浔捕捉到了，在她看似平静的眼神深处，藏着一丝不易察觉的鼓励。
江浔站定，调整了一下麦克风，目光扫过台下神色各异的面孔，最后落在那双沉静的眸子上。
他微微一笑，笑容清爽而自信，没有丝毫被场下气氛影响的紧张：
“尊敬的各位专家、同仁，大家下午好。严瑾教授的研究团队在过去一年里，针对阿尔兹海默症超早期风险预测的瓶颈问题进行了深入研究。我很荣幸能代表严瑾教授及团队，向各位汇报我们在核心模型优化方面取得的一些突破性进展…”
他从容开场，声音清晰有力，瞬间压制了场内的骚动。随即，他切入正题。
当屏幕亮起，展示出那套融合了复杂微分几何、高阶张量分析、图神经网络以及深度生成模型的前沿整合分析框架时，台下的专家们开始正色。
而当江浔用流畅而精准的语言，深入浅出地阐述如何将蛋白质折迭网络、脑区功能连接图谱和多模态影像特征，
通过拓扑流形的“非欧几何空间”映射来剥离非线性混杂因子，并构建出全新的时空动态预测模型时，会场陷入了前所未有的专注。
他没有照本宣科，没有堆砌术语。
每一个晦涩的概念，他都能用直观的图示和类比讲得清晰明了；
每一个技术难点背后的数学逻辑和生物信息学意义，他都能剖析得鞭辟入里；
尤其是他提出的针对混杂因子处理的“非线性信息流隔离”新范式，更是让许多人眼前一亮。
他没有局限于严瑾团队的报告内容，而是结合自己的深刻理解和创新拓展，将这项研究的理论深度和实际应用价值推到了一个新的高度。
他的思维跳跃而严谨，逻辑环环相扣，展现出一种超越年龄、甚至超越许多资深研究者的学术素养和临场魅力。
“…因此，这个模型不仅显著提升了超早期筛查的特异性和敏感性。”
“其关键在于，它通过拓扑结构，首次模拟了疾病相关蛋白异常聚集、能量代谢失衡与神经元连接早期退化的动力学联动过程，为未来开发针对性的预防性干预策略提供了全新的理论靶点和可计算工具。”
江浔从容不迫地完成了模型核心部分的阐述，微微颔首，
“详细的数据验证和应用展望，将在报告后附录以及后续发表的论文中呈现。谢谢各位。”
短暂的寂静后，会场爆发出了热烈的掌声，比之前任何一场报告都更加持久、真诚。
