第78章 总部的休眠模拟实验(2/3)

数据之间的关联,不能放过任何一个细节。”

    一位数据分析师汇报道:“博士,目前我们的算法在分析生命体征波动与环境因素的关联时,遇到了一些干扰数据,可能是实验环境中的电磁波动导致的。”

    曾博士皱了皱眉头:“先采用数据滤波算法去除干扰数据,然后重新运行分析程序。我们必须确保数据的准确性,这样才能精准调整预警阈值和反馈机制。”

    在调整算法的过程中,程序员问:“博士,我们是否要引入新的机器学习模型来提高分析效率?现有的模型在处理复杂数据关系时有点吃力。”

    曾博士思考片刻后回答:“可以尝试引入深度学习中的循环神经网络模型,它在处理时间序列数据方面有优势。但是要注意与现有的算法进行融合,避免出现兼容性问题。”

    当新算法运行后,监控系统发出警报,显示一只实验动物的呼吸频率出现异常波动。曾博士迅速查看数据并说道:“检查生命维持系统的氧气供应模块,看是否存在压力不稳定的情况。同时,调整智能监控系统的预警阈值,将呼吸频率异常波动的敏感度提高 10,以便更及时地发现潜在问题。”

    小组成员在检查氧气供应模块后汇报:“博士,氧气供应模块的一个传感器出现了轻微故障,导致氧气压力数据不准确,已经更换了传感器。”

    曾博士松了一口气:“很好,继续监控数据,根据这次的情况进一步优化算法和系统参数,我们要实现真正的自动化、精准化休眠控制。”

    在宽敞明亮的会议室里,赵教授表情严肃地坐在会议桌首位,高博士和李博士分坐两旁。赵教授目光扫视众人后说道:“今天我们要重点探讨如何将生命维持系统与能源供应、防护结构进行整合优化,这关系到整个太空休眠仓的核心性能。”

    高博士拿着一份能源供应系统的设计图说道:“教授,目前我们的能源供应系统在高负荷运行时,稳定性会受到影响。我建议采用分布式能源供应架构,将多个小型能源模块组合起来,这样可以降低单个模块故障对整体的影响。”

    赵教授微微点头:“这个想法不错,但要考虑到分布式模块之间的能量协调和控制问题,不能出现能量分配不均的情况。”

   
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