“我来这就是为了解答问题的,问吧。”
    “小天体探测中,如何解决探测器在弱引力小天体表面的稳健附着问题?”
    “稳健附着问题的关键是柔性附着技术,最重要在于刚性到柔性的过渡……”
    众人震惊。
    这是空间技术的难题。
    是宇宙飞船降落准确度与精准度的一个问题。
    目前即使是美国的火星计划,也没有这么完美的解决方案。
    “特高压直流输电系统如何降低其受外部干扰的影响?”
    “直流输电控制保护技术,通过贝塔粒子的高压下,存在量子跃迁效应……”
    提问的人一怔。
    这是?
    特高压短距离无线传输的关键。
    天哪。
    他是怎么知道的?
    “中微子是否有质量?如何测量?”
    “中微子具有质量,通过电磁、强力和弱力的共性,叠加大爆炸后的中微子……”
    再次震惊。
    “原来是这样,我的研究方向错了,错了……”
    提问的人支支吾吾。
    自言自语。
    “光学成像中的高维病态逆问题求解复杂性怎么解决?”
    有人问道。
    渊一怔。
    这个问题,上一世,还真是他解决的。
    是的。
    其它几个问题,是洛书给他的记忆。
    但这个问题,是他和瑶光一起解决的。
    “利用深度学习技术,通过神经网络来优化图像重建、分辨率成像、光学逆问题求解等任务……”
    是的。
    上一世,他使用洛书,解决了这个问题。
    提问者非常震惊。
    这是用人工智能辅助?
    他一直没想到用这个方法。
    浪费了太多的时间。
    “在反应堆多群常数库制作中,如何处理共振能区重核的上散射效应以及多共振核间的干涉效应?”
    “考虑重核热运动和共振散射效应后的散射函数。”

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