好东西，高振东掂了掂手里的两枚炮弹，问道：“威力如何？”
这是他最关心的。
“35mm靶板，45度，穿透率75%。”柳教授说得轻描淡写，但是高振东能听出他的自豪来。
这个数据的确是相...
高振东放下手中的笔，揉了揉疲惫的双眼。他的桌上堆满了各种技术资料和实验数据，而窗外的天色已经渐渐暗了下来。他抬头看了一眼墙上的挂钟，发现时间已经过去了整整一天。然而，对于这位大国宗师来说，这样的工作状态早已成为常态。
“系统还需要进一步优化。”高振东自言自语道。尽管之前在实战演练中取得了不错的成绩，但他清楚地知道，面对未来可能更加复杂的战场环境，现有的分布式智能防御体系还有很大的提升空间。尤其在应对隐形战机时，虽然量子计算技术支持下的目标识别与追踪能力有了显著提高，但仍然存在一些盲点和漏洞。
为了弥补这些不足，高振东决定引入一种全新的技术??基于人工智能的深度学习算法。这种算法可以通过对海量历史数据的学习，不断改进系统的判断能力和反应速度。同时，他还计划将更多类型的传感器融入到整个防御网络中，比如红外探测器、光学摄像头以及声波感知设备等，从而形成一个多维度、全方位的监控体系。
接下来的一段时间里，高振东带领团队开始了新一轮的技术攻关。他们首先需要构建一个庞大的数据库，用于训练人工智能模型。这是一项极为繁琐且耗时的工作，因为每一条数据都需要经过严格的筛选和标注。为了加快进度，高振东再次展现出了他卓越的领导才能。他合理分配任务，让每位成员都能发挥出自己的专长，并且亲自参与到每一个关键环节中去。
经过数月的努力，终于建立起了初步的人工智能模型。当第一次运行测试程序时，屏幕上显示的结果让所有人都感到振奋：无论是隐形战机的隐蔽突袭，还是其他复杂背景下的干扰信号，系统都能够快速准确地进行识别和分类。而且，在某些特定情况下，它甚至可以提前预测敌方的行动意图，为后续的防御部署争取到了宝贵的时间。
然而，高振东并没有被眼前的成果冲昏头脑。他敏锐地察觉到，当前的系统依然存在一个问题，那就是对外部环境变化的适应性不够强。例如，在极端天气条件下（如暴雨、浓雾），部分传感器可能会受到影响，导致整体性能下降。为了解决这个问题，他提出了一个大胆的想法??开发一套自适应调节机制，使系统能够根据实时情况自动调整参数设置，始终保持最佳状态。
这个想法得到了团队的一致认可，但也面临着巨大的技术挑战。因为这意味着需要重新设计整个软件架构，并且要确保各个子系统之间的无缝协作。为此，高振东组织了一系列专题研讨会，邀请来自不同领域的专家共同探讨解决方案。通过集思广益，最终制定出了一套可行的技术路线图。
与此同时，高振东还意识到，仅仅依靠技术手段并不能完全解决问题。作为国防事业的重要组成部分，分布式智能防御体系
