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第十九章.与内二实验室的对话(1 / 6)

多元关联拟脑智能模型第一个任务完成了,拟脑模型可以快速准确的实现母子脑重构功能,在母子脑的计算过程中,所有硬件系统自动组合拟态交付。其间,因为多次母子脑重构计算及长时间的积累,产生了大量的资源浪费,这些现象在继续优化算法后,以及后期完善了系统维护功能,基本解决了问题。

安静带着林久浩团队进入第二个课题任务,在拟脑计算的过程中,最大化实现芯片化,把原有的程序计算转化为硬件的芯片计算,这样可以大大提高拟脑系统的计算速度。

按照陆教授的思路,制定了从拟脑层任务最开始进行芯片化,并梳理出完整思路及分步过程。

第一步工作,就是整理词元组对应关系及信息元分类关系。

鲁少校就是那个林久浩曾经关注过的秃头军官,是内二实验室的老大,安静把他请过来,一起讨论第一步工作。

会议室中,大家都落座了,安静最先发言,问鲁少校:“老鲁,你们感应层技术部分,现在进展到什么阶段了?”。

“我们在感应层突破了最复杂的视觉部分,你知道,色声香味触法,其中最难的是色,就是视觉部分,其次是触觉部分。”鲁少校回答。

“视觉是最复杂的,听说你们现在对视觉追踪器的突破已经领先世界水平。”安静先吹捧一下对方。

“对呀,我们就是利用多元关联拟脑技术的态计算方法,把视觉追踪器放大到几百公里。”鲁少校也不隐瞒。

“这么厉害,几十公里外的东西是不是非常小,肉眼早就看不见了。”林久浩有疑问。

“早就看不见了,我们可以先使用雷达红外等措施发现目标,然后通过视觉放大去追踪,但是,难的地方不是放大变焦,而是在继续跟踪的时候,对方向和区域跟踪预判。”鲁少校回答。

“是呀,只要有准确目标,利用变焦放大都可以看到,还可以看到远处的星系,关键是方向和区域的持续跟踪能力。”安静说道。

“其实,道理很简单,就是要缩小可能范围,用预设态预测方向和区域,多摄像头预设态跟踪,把可能的范围不断缩小,就可以看得更远,这个道理不知道你们明白吗?”鲁少校反问了一句。

“明白,如果再丢掉目标,就再用雷达和红外跟踪一下。”林久浩说道。

“对,复合使用。。。哦。对了,据说有人做出了一种纯粹使用视觉观察的技术,可以测定一定范围内的物体距离并跟踪。”鲁少校神秘地说道。

“这么厉害,什么技术?”林久浩问道。

“叫什么‘双限趋势估值拟合计算方法’,是给机器人用的。。。小林,还要麻烦你跟踪一下。”鲁少校说道。

“狙击手好像提到过这个名词。”林久浩想起来了,柳德米拉曾经提到过。

“好了,小林有消息就通报一下,不过,我们现在谈正事吧,你的感应器问题我们不关心,我们关心的是内容的生成。”安静想把对话引入正题。

“别,等等,我今天来不只是给你们部门提供支持的,我也是来请求支持的。”鲁少校把安静的话题又转了回来了。

“老鲁,怎么了?你那边需要我们什么支持?”安静一听是来求人的,兴趣也来了。

“两个问题,啊,嗯~,啊,先说哪个?”鲁少校还。。。

“嗯?”安静一皱眉头。

“好,好,好。”鲁少校一看安静皱眉头,马上老实了。赶快说问题:“第一个问题,具体的现场条件环境空间拟脑重构问题,安静,你知道我们这边全是实打实的面对具体场景的,说句大白话,眼球环境,就是眼睛看得见的条件环境空间,问题是,怎么重构这个环境空间的拟脑模型,这是第一个问题。”。

“老鲁,重构问题是我们部门的事情呀,母子脑算法就是重构模型,有完整的算法模型,大型拟脑模型面对具体条件环境空间需要重构,不只是信息元关联关系和象限性质需要重新确定,而且信息元的关联距离和跳数也会优化的。”安静回答。

“确实啊,是你们部门的事情,但是,我们部门也需要,你设想一个机器人进入具体的条件环境空间,该空间的所有物品与该机器人的核心信息元距离要改变的。”鲁少校说道。

“师姐,这个问题我们已经研究过了,而且有成型算法,包括信息元定性问题及关联捷径问题,是不是可以直接给内二实验室用。”林久浩提醒安静。

“是的,老鲁,我们这边有成型的拟脑重构算法,你可以拿去先试一下,我们两个部门多沟通,把这部分的拟脑重构算法落实。”安静回答。

“是呀,安静,你还不知道吧,上面。。。”鲁少校指了指房顶,然后继续说道:“要加快军用机器人研发的进度了。”

“老鲁!”安静瞪了一眼,然后回答道:“所以,我们提前研发了现场条件环境空间拟脑重构算法,就是为了。。。”安静又看了一下

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