随着贾维斯不断学习和接收新的信息,数据量呈指数级增长,现有的存储和处理系统已经有些不堪重负。
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科研人员们紧盯着屏幕,试图从那海量的数据中找到解决之道,眉头紧皱,额头上渗出细密的汗珠。
与此同时,算法优化也成了亟待攻克的难关。
贾维斯在处理一些复杂任务时,虽然能够给出结果,但运算时间过长,效率问题逐渐凸显。
这就像是一辆高性能的赛车,却因为发动机的调校问题,无法在赛道上发挥出真正的速度。
科研人员们围坐在会议桌旁,白板上写满了各种算法公式和改进思路,然而每一次尝试似乎都陷入了死胡同,大家的脸上都露出了疲惫和沮丧的神情。
在这种紧张的局势下,孙连城穿梭于各个实验室之间,他的眼神中透着坚定,给科研人员们带来一丝镇定的力量。
他深知这些技术挑战的严重性,但他更相信团队的能力。
“大家不要慌,我们遇到过那么多困难,不都一一克服了吗?这次也一定可以。”
孙连城的声音沉稳而有力,在实验室中回荡,让那些有些消沉的科研人员们重新燃起了斗志。
在一个数据处理实验室里,一位年轻的科研人员看着不断报错的程序,忍不住抱怨道:“这些数据就像洪水一样,根本处理不过来,难道我们之前的努力都要白费了吗?”
孙连城拍了拍他的肩膀:“不会的,每一次挑战都是成长的机会。我们可以尝试重新设计数据存储架构,分区分层管理数据,就像治理河流一样,让数据的流动变得有序。”
年轻科研人员听了孙连城的话,眼中闪过一丝希望,重新投入到工作中。
而在算法研发实验室,几位资深科研人员正在激烈地讨论。
“我们之前的算法在小规模数据下表现良好,但随着数据量的增大,复杂度呈几何级数上升,必须要有新的思路。”一位科研人员说道。
另一位则回应:“或许我们可以借鉴一些其他领域的算法模型,比如生物学中的神经网络结构,进行跨学科的融合创新。”
孙连城在一旁听着,点头表示赞同:“这是个好方向,我们不能局限于现有的算法框架,要敢于突破。大家加油,我们离成功可能就差这一步。”
为了解决这些问题,科研所还邀请了国内外的专家进行
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