路，一周之后给你详细的设计方案，一个月之后样品已经送到燕京理工大学的办公室了。
毛可自诩已经老了，无论是从天赋还是陈元光在商业上取得的成就，都足以让毛可结交这个人脉，也是为自己后人铺路。
陈元光一边听一边思考：“雷达优化思路还是按照我们之前讨论的，
提高它的发射功率和接收灵敏度来达到提高雷达的探测距离和分辨率作用吗？”
毛可点头：“没错提高接收器的灵敏度可以接收到更弱的信号，从而提高雷达的探测能力。目前主要是改进雷达的发射和接收装置，对于信号处理算法已经优化了好几版。
之前我们提到的用AI去优化信号处理算法，目前在这上面一直没有很好的思路，设计出来的算法无法满足我们的需求。
从去年开始，我们组招的硕士和博士都对计算机专业的学生做了倾斜，尤其是擅长算法的学生
我们计划今年把考研的两门专业课改成电磁学和数据结构。”
毛可同时在中科院电子雷达所和燕京理工大学任职，他自己招学生是以电子雷达所的名义，而他组里的老师有以燕京理工大学名义招学生的。
大学招生名额比中科院更多。
他们组光去年一年招了四十名硕士，20名博士。
至于硕士和博士的区别？唯一的区别大概就是博士更容易压榨，并不是所有硕士都想着搞科研，有的硕士一心想混个文凭然后去工作。
这种硕士不好PUA。
博士那不一样，你PUA他，然后让他正常毕业他还得对你感恩戴德。
毛可接着说：“除了雷达本身，我们这次对雷达阵列设计也做了优化，主要是强化它的多目标跟踪能力。”
这是因为小行星挖矿你不可能只有一个目标，你能笃定这一个目标就能满足你的需要，你的自动航天器能上去，上去之后你的技术能把矿石带回来。
肯定是在多个目标里筛选，然后让火箭一次性把多个探测器带上去，多目标一起进一步探测，最后才确认目标。
这样的作业流程，导致对雷达有更高的要求，这要求体现在多个方面。
陈元光在光甲航天工作的时候，和各个小组之间的合作模式是他带着他们做，具体要怎么做，得一步一步告诉他们。
很多时候，没有他，整个组能一周时间没有进展。
光甲航天对陈元光的依赖程度特别高，比光甲科技严重得多。
这也是为什么，陈元光一直想从航天所挖人，挖有经验的研究员。
而和毛可的合作太流畅了，你提目标，他给你解决方案，你再跟他说这个解决方案可能有什么问题，怎么做会好一些，他拿来的下一版方案就差不多能用了。
陈元光只需要拿着和21世纪末的雷达阵列设计图对照一下，思考一下还有什么缺点，再和毛可开个远程会议就能确定下来。
这种合作模式让陈元光感慨毛可不愧是院士，虽然科研能力已经退化得不行了，但是在项目管理上已臻化境。
“在信号处理技术上，只有等后续核心雷达优化完成后，我们再具体做优化，目前主要方向是自适应滤波、目标检测和跟踪算法。
我听项目组的人反应，莪们很缺高性能的显卡，去年开始和华为合作，采购他们的昇腾处理器，我们海狮希望搭建AI模型来解决这些问题。
目前进展有限，看今年招人之后会不会好一点。”
“从去年年底OpenAI发布ChatGPT之后，阿美利肯又不准英伟达出口高算力显卡给华国，导致高校面临算力荒。
好像一下子大家都开始缺算力了，我这种老人家都经常听到他们年轻人在讨论算力。
不过我们这个项目预算充足，买不了英伟达的显卡也能买华为的昇腾系列，我们不缺算力但是缺人。”毛可调侃道。
无论是研究所还是燕京理工大学，他们招人和企业招人不同，不是说你缺人就能招。
要么招学生得纳入计划，要么招研究员或者青年教师，都有人员限制。
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