“林序同志！”
“林序同學！”
“林同志！”
招呼聲從各響起，林序甚至都不知道應該從哪一個開始回應。
他只能略有些僵地笑著，跟眾人揮手打招呼。
他本來以為接下來自己要面對的是尷尬地“自我介紹”流程，但還沒等他反應過來，眾人已經一擁而上。
“林序同志！”
一名林序並不認識的、頭髮花白的老先生作矯健地撥開邊人一個健步衝了上來，一把拉住林序的手臂，急不可待地開口問道：
“我這裡有個問題！”
“關於你在技文件裡提到的納秒脈衝等離子激勵中的控制策略，目前主流的策略是沿用T前年搞出來的相位鎖定控制繼續往下研究，但我看你給的技方案是基於PID+神經網路態最佳化脈衝引數的自適應演算法。”
“這套演算法很強-——我看過了，又暴又好用！”
“但你給出的公式只有最核心的部分，我們進行推演後發現還缺幾個關鍵指標。”
“你有更完整的演算法程式碼嗎？如果有的話我們儘快討論！”
“它的意義很大，如果能把這個問題解決，我們就不用再去找俄羅斯科學院那邊做專案易了！”
“你大概什麼時候能輸出完整演算法？”
“不，不用完整演算法！我直接把缺的指標給你，你要不現在就看看？”
老先生的語速極快，作也很激，林序的手被他得生疼，但好歹是搞清楚了他的訴求。
等離子激勵控制演算法？
真巧了。
自己本來就是搞程式碼的，所以對這部分的技記得尤其清楚。
略微思索片刻之後，他開口回答道：
“這套控制方案的核心設計語言是PID短時+神經網路長時控制，演算法其實並不複雜，主要輸引數就是力時序資料、當前脈衝引數、包括混合比、室等等在的工況引數。”
“相比起演算法，更大的困難反而是複雜神經網路訓練的問題，我們需要更高算力的邊緣計算裝置來部署輕量化的神經網路，延遲要控制在極小範圍之”
“等等！等等！”
林序的話還沒說完，一旁一個戴著眼鏡的中年人便生生地到了前面。
“林序同志，這個控制演算法的問題太複雜了，你們可以慢慢聊。”
“我這裡有個很簡單的問題！你之前提到的超材料襯墊我們已經看過了，思路大致是延續加州理工前兩年提出的能帶隙理論設計的拓撲聲子晶。”
“我看整都沒什麼問題，就只有一個問題。”
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