如何找暗物質？
---主動暴漏方式---
使用天文弓或其他讓彈藥獲得加速度的方式，讓彈藥通過特定彈道到達特定位置，然后使用紅外線或其他高能光線照射，讓特定彈藥起作用（比如發光煙霧彈顆粒，可以找出那些空間中遮擋光通過的暗物質或納米黑洞）；可以使用平面式的激光對照衛星平臺，使用平行激光互相照射，然后哪些區域有阻擋光通過的狀況，就可以從普查轉為詳查。
---分割線---
太空中的彈道式探測器（也就是非空間折躍時代的探測器）能在飛行途中，獲得多少掠過式數據？
潮汐力（環境天體的引力相互作用于每一個點，比如離太陽表面100公里的位置，到離太陽表面1光年的位置），螺旋槳掃過面積（沒錯，就是用螺旋槳接觸周圍的真空，看是否有暗物質，暗能量，納米黑洞之類的）
---體液體外用藥---
既然人體存在過敏的可能，那么病毒有沒有一種過敏的情況？
有沒有一些對人體無害，而對病毒而言是致命劇毒的液體？
體外的血液中注射各種花粉或人造粉末（作者能想到的低成本就能獲得的納米到毫米之間的自然產物）（綠豆粉，云母粉，二氧化鈦粉末，綠豆沙，芋頭粉）？先讓花粉或人造粉末和體外體液接觸，然后再用各種技術，讓兩者分離，從而通過各種粉末對特定單細胞的吸附能力不同，就如同用納米碳或竹炭吸附甲醛一樣的原理，至于不會脫落的可掠過式的吸附材料，可以設計成一個個人造并聯毛細血管一樣的系統，通過不同表面材料和結構對單細胞的吸附能力差異，從而區分白細胞，紅細胞，病毒，血小板，尿酸，血脂，血糖，血氧，血鹽。
問題來了，可以使用植物的葉片作為體液過濾器么？低成本一次性專用過濾器？洋蔥膜？
既然液體和病毒的表面附著力不同，那么有沒有一種可能，使用蒲公英的種子的毛，來接觸血液，然后通過擺動或旋轉的方式，讓特定體液因為表面附著力的差距，從而進行分離？
血紅細胞中含有鐵，是不是可以使用磁力作為一種簡單的分離方式？
體液的各種單細胞浮力，各種單細胞相對于各種表面結構和表面材料的表面附著力，各種單細胞相對于特定血液混合溶劑的被轉移走或不被轉移走的差距，各種單細胞在面對一個S形狀的360度彎道時半徑不同，從而小于半徑的可以輕松穿過格柵而被分離出去。
正常體液和病毒在各項物理屬性方面的差距，比如特定溫度就結冰或特定溫度不會結冰，就能通過結冰不結冰的差距來輕松分離。
如何用立方厘米（或立方毫米或立方納米）的一個個專屬篩選容器閥門中分離立方毫米，立方納米，立方微米的單細胞？
張力膠水，既然很多液體都能從兩個小水滴變成匯聚的大水滴，那么可不可以使用這種力，用于把單細胞分離出來？
把單一器官通過外科手術取出體外，然后使用特定劑量的液態汞，或帶有溫控系統的納米白磷（針對病毒的火焰噴射器），或帶有導電針頭的發電機（扎入單細胞內，然后用導電針頭內向外放電，然后用正極在內或負極在內的方式，使用電的相互吸引原理），研究各種只損傷單細胞而不損傷其他細胞的化學或物理方式。
還有一種想法，既然人體能夠長痱子，而痱子本身就是用液體分離開了人體（也就是用液體把人體固體部分分離開來，而不致命和致傷，可不可以人造長痱子納米機器，然后定向破拆，把病灶隔離出來，然后直接打包帶走？）。
還有一種體液處理方式，就是使用帶有各種酶的沖壓模具，以平行面壓縮的方式，也就是比如第一次平面間距為1毫米，然后使用液態水或液態氬沖走那些不會被平面間隔為1毫米的平行面卡住的單細胞，然后第二次是0.9毫米，第三次是0.8毫米，以此類推，只需要把體液稀釋然后再把稀釋用的水或液態氬氣分離出來，就能按照尺寸來分離出體液中各種單細胞，也就是以后不僅要有三維打印系統，可以通過一個10納米口徑的針頭進入體內最深位置的針頭頭部來進行三維打印，打印出各種立方毫米，立方厘米的體內外科手術機器，然后在外科手術完畢之后，再把針頭取出，還可以通過越來越細的并聯血管來獲得各種尺寸的單細胞，當然，可以先從小的開始。
也就是以后醫學也分為尺寸醫學，有不進行器官移動的納米醫學（通過體液或血液通道，或自己挖掘出來的通道，或提前使用特殊針頭創造的通道，到達指定位置進行給藥或換藥或單細胞投喂特定營養或帶走特定單細胞生成的垃圾），有把特定器官移動到體外，然后進行體液和血液管道接管，或人造管道接管的方式進行治療，然后治療好了之后再移植回病人體內，也有把特定器官移動到體外，然后如同賭石一樣，隨機切片（當然了，隨著各種醫學無損或低損傷透視技術的發展，就不需要賭了，直接有目標的切或介入），然后進行表面治療。
---探測器---
探測方向，探測范圍，影響探測的數據真實性的空間環境，掠過式探測，定向探測（定向探測值相對于探測器，始終是一個方向，也就是探測器不管怎么公轉和自轉，定向探測都是相對于探測器本身是同一個方向），指向探測（始終指向被探測目標或方向），接觸式探測，非接觸式探測，有環境污染探測（存在暴漏風險），無環境污染探測，探測的數據意味著什么，探測的數據有什么用，探測的數據驗證，歷史上認定為有用的數據，當前認定為無用的數據。
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