凌晨两点四十七分，苏砚的笔记本屏幕上同时开着六个窗口。

左上角是婴儿哭声频谱分析仪，实时录入小银的哭声并给出情绪分类概率：饥饿87.3%，尿湿6.1%，不适4.2%，撒娇2.4%。右上角是AI推荐的喂养方案生成器，三套方案分别标注了“最优解”“次优解”“保底解”。左下角是物联网温控系统界面，显示婴儿房温度24.3℃、湿度52%、空气流速0.15m/s。右下角是苏砚自己写的“婴儿作息预测模型V3.2”，刚刚跑完第七次迭代。

而她的手机正在录音。

“第14次哭醒。时间：02:46。持续时长：4分32秒。与上一轮哭醒间隔1小时43分。偏离预测区间11分钟。”

苏砚把这些数据念了一遍，存进备忘录。然后


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