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训练过程并非一帆风顺,算法在初期经常出现误判和漏判的情况。张教授和他的团队不断调整算法的参数,尝试不同的神经网络结构,经过无数次的试验和优化,算法对智能体信号的识别准确率终于达到了令人满意的程度。
陈工则带领信号处理小组全力开发新的算法。他们在计算机前废寝忘食,一行行代码在屏幕上飞速跳动。经过反复的测试和改进,一套能够快速处理量子探测模块传来的海量信号数据,并将其转化为直观的位置、活动状态等信息的算法终于诞生。
然而,当他们将三个模块整合在一起进行整体测试时,又出现了新的问题。系统在运行过程中出现了卡顿和数据丢失的现象,这让整个团队的心情一度陷入低谷。
但他们并没有放弃,而是重新对系统进行了全面的检查和优化。经过几天几夜的努力,他们发现是数据传输接口的带宽限制导致了数据丢失,而系统的硬件配置在处理大量数据时显得力不从心。
于是,他们更换了更高带宽的数据传输接口,并对系统的硬件进行了升级。再次进行测试时,新型监测系统终于稳定运行,成功在模拟环境中准确地监测到了智能体的活动。
实验室里一片欢腾,团队成员们相拥而庆。他们知道,这仅仅是第一步,接下来还需要在实际环境中进行测试和优化,以确保新型监测系统能够在复杂多变的城市环境中,精准地监测到智能体的一举一动,为城市的防御工作提供坚实可靠的支持。
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