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屏幕上,两条曲线重叠显示。
今天的曲线确实比昨天的平缓一些。
“这是什么意思?”
千叶满问。
“可能意味着:它对这片区域的熟悉度增加,不需要像之前那样‘用力’扫描。”
神威分析,“就像你第二次走同样的路,不需要像第一次那样仔细看路标。”
“这是早期迹象吗?”
“可能是。”
神威谨慎地说,“但需要更多数据确认。
如果是持续趋势,可能意味着数据饱和期正在接近——它对这片区域的‘新鲜感’在下降。”
光晕完成了扫描,在原地停留。
“数据处理时间记录:开始。”
秒针再次跳动。
两分五十八秒后,光晕开始移动,向海面退回。
“数据处理时间:两分五十八秒,比昨日缩短两秒。”
神威记录,“另一个微小变化。”
千叶满看着光晕消失在海平线。
今天它没有对RW-1995的方向进行额外扫描,直接离开了。
“所以……两个微小变化?”
她问。
“能量波动幅度减小12%,数据处理时间缩短2秒。”
神威点头,“都是细微变化,但方向一致:效率提升,能耗降低。
这可能确实是数据饱和期的早期迹象。”
等待监测时,千叶满继续数海鸥。
周三数到9只,今天数到11只。
神威记录:“海鸥数量增加,但与饱和迹象无直接关联。”
手机震动,RW-1995:
【面条计数:32根(快吃完了)。
你们那边有发现吗?我算法检测到能量波动标准差减小,可能是早期迹象。
】
千叶满回复:【我们也发现了。
能量波动幅度减小12%,数据处理时间缩短2秒。
】
【那应该就是了。
早期迹象通常从效率提升开始。
它对这个区域越来越熟悉,就像背课文越背越快。
】
监测结束,他们收拾东西。
离开前,千叶满看到那只螃蟹终于醒了,正慢悠悠地爬向海水。
螃蟹似乎已经习惯了这种“下午三点被扫描,然后继续睡觉”
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