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第83章 众星捧月[3 / 4]

笑着,跟众人挥手打招呼。

他本来以为接下来自己要面对的是尴尬地“自我介绍”流程,但还没等他反应过来,众人已经一拥而上。

“林序同志!”

一名林序并不认识的、头发花白的老先生动作矫健地拨开身边人一个健步冲了上来,一把拉住林序的手臂,急不可待地开口问道:

“我这里有个问题!”

“关于你在技术文档里提到的纳秒脉冲等离子体激励器中的控制策略,目前主流的策略是沿用MIT前年搞出来的相位锁定控制继续往下研究,但我看你给的技术方案是基于PID+神经网络动态优化脉冲参数的自适应算法。”

“这套算法很强-——我看过了,又粗暴又好用!”

“但你给出的公式只有最核心的部分,我们进行推演后发现还缺少几个关键指针。”

“你有更完整的算法代码吗?如果有的话我们尽快讨论!”

“它的意义很大,如果能把这个问题解决,我们就不用再去找俄罗斯科学院那边做项目交易了!”

“你大概什么时候能输出完整算法?”

“不,不用完整算法!我直接把缺少的指针给你,你要不现在就看看?”

老先生的语速极快,动作也很激动,林序的手被他捏得生疼,但好歹是搞清楚了他的诉求。

等离子体激励器控制算法?

真巧了。

自己本来就是搞代码的,所以对这部分的技术记得尤其清楚。

略微思索片刻之后,他开口回答道:

“这套控制方案的核心设计语言是PID短时+神经网络长时控制,算法其实并不复杂,主要输入参数就是压力时序数据、当前脉冲参数、包括混合比、室压等等在内的工况参数。”

“相比起算法,更大的困难反而是复杂神经网络训练的问题,我们需要更高算力的边缘计算设备来部署轻量化的神经网络,延迟要控制在极小范围之内”

“等等!等等!”

林序的话还没说完,一旁一个戴着眼镜的中年人便硬生生地挤到了前面。

“林序同志,这个控制算法的问题太复杂了,你们可以慢慢聊。”

“我这里有个很简单的问题!你之前提到的超材料衬垫我们已经看过了,思路大致是

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