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，从而得到更精确的结果。同时，他们还采用了一些先进的技术手段，如量子比特的优化布局、量子门的高效设计等，来充分利用有限的量子计算资源，实现对发动机复杂问题的有效求解。”
赫尔曼先生听得津津有味，频频点头：“原来如此，这种跨领域的合作和技术创新真是令人惊叹。那发动机故障预测系统的开发也一定有很多故事吧？”
克劳斯博士的表情变得严肃起来：“是的，故障预测系统的开发面临着数据融合和算法准确性的难题。我们需要将来自多个量子传感器的数据进行有效融合，同时确保人工智能算法能够准确地识别故障模式。”
赫尔曼先生问道：“那团队是怎么解决数据融合问题的呢？”
克劳斯博士回答道：“负责故障预测系统开发的陈博士组织团队成员进行了深入讨论，他们建立了一个高效的数据融合模型。这个模型通过对不同传感器数据的分析，根据其重要性和相关性进行合理的加权和整合。比如，对于与燃烧过程直接相关的温度和压力传感器数据，给予较高的权重；而对于一些辅助性传感器数据，如环境温度、湿度等，则根据其对发动机故障的影响程度赋予适当的权重。通过这样的方式，提高了数据的质量，为后续的故障诊断提供了更可靠的依据。”
赫尔曼先生又问：“那算法准确性方面是如何提高的呢？”
克劳斯博士继续说道：“他们收集了大量的发动机故障案例数据，包括不同工况下发动机正常运行和故障发生时的数据。然后利用这些数据对人工智能算法进行训练和优化。算法通过学习这些数据中的规律，逐渐提高对故障模式的识别能力。在训练过程中，他们不断调整算法的参数，优化算法的结构，以适应不同类型故障的诊断需求。经过反复的试验和改进，成功开发出了一套基于量子传感器和人工智能的发动机故障预测系统，并在实际发动机测试中得到了验证。”
赫尔曼先生欣慰地说：“这些成果的取得真是来之不易。不过，我们也要清楚，要实现量子智能发动机的量产和广泛应用，还有很多工作要做。成本控制就是一个关键问题。”
克劳斯博士表示赞同：“没错，目前量子智能发动机中的一些部件，如量子传感器和量子计算单元，成本较高。如果不能有效降低成本，产品在市场上的竞争力将受到很大影响。”
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赫尔曼先生思考片刻后说：“我们可以与供应商协商，寻求
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