一、优化能量调度系统的算法改进
觉醒者们聚集在研究室中，围绕着能量调度系统在极端复杂场景下响应速度的问题展开讨论。
“我们需要一种能在瞬息万变的能量需求中更快做出准确判断的算法。” 秦宇皱着眉头说道，他的眼神专注地盯着能量调度系统的模型。
“没错，现有的算法在简单和一般复杂的场景下表现良好，但遇到那种能源需求突然在多个节点同时剧烈变化的情况，就有些力不从心了。” 凌萱附和道，她手中拿着试点区域的能量数据报表。
一位擅长算法研究的觉醒者提出了自己的想法：“我们可以引入深度学习中的强化学习算法，让系统通过不断模拟各种极端场景来自我学习和优化决策能力。”
“这是个不错的方向，但我们要确保新算法与我们现有的能量共鸣技术相兼容，不能影响整个系统的稳定性。” 秦宇回应道。
经过多日的努力，他们成功将强化学习算法融入能量调度系统。新算法的加入使得系统在模拟极端复杂能量需求变化场景的测试中，响应速度有了显著提升。系统能够快速分析海量的能量数据，预测出最佳的能量分配方案，并通过能量共鸣控制器迅速调整能量节点的状态。
“看，现在系统在应对复杂情况时就像一个训练有素的战士，迅速而准确地调配能量。” 那位算法研究觉醒者自豪地说道。
二、改进废能引导系统的设计与实验
在另一处实验场地，负责废能回收的觉醒者们正在研究如何改进废能引导系统。
“目前废能收集效率在分散区域还有提升空间，我们要重新设计引导系统的结构。” 组长说道。
“我认为可以增加一些小型的、分布式的废能收集单元，它们可以主动搜索并捕捉废能，然后将其传输到主收集器。” 一名年轻的觉醒者提出建议。
“这个想法很好，但我们要注意这些小型收集单元的能量消耗不能过大，不然会得不偿失。” 另一名经验丰富的成员提醒道。
他们开始着手设计新的废能引导系统，增加了许多小型的、具有智能搜索功能的废能收集单元。这些单元就像灵活的小蜜蜂，在废能产生较为分散的区域穿梭，将原本难以收集的废能聚集起来。
经过一系列实验，新的废能引导系统展现出了卓越的性能。在测试环境中，废能收集效率提高了近 30。
“这次改进真的很成功！这些小型收集单元就像一把把小扫帚，把各个角落的废能都清扫干净了。” 年轻觉醒者兴奋地说道。
三、在更多区域推广新应用的准备工作
随着能量调度系统和废能引导系统的改进完成，觉醒者们开始为在更多反应炉网络区域推广新应用做准备。
“我们要制定详细的推广计划，每个区域的能源特点都不同，不能一概而论。” 秦宇在会议上强调。
“没错，我们需要先对各个区域进行详细的能源评估，然后根据评估结果确定设备的安装数量和布局。” 凌萱补充道。
觉醒者们分成多个小组，前往不同的区域进行能源评估。他们详细记录每个区域的能量节点分布、能量流动情况、废能产生量和分布特点等信息。
在评估过程中，一个小组遇到了问题。
“这个区域的能量节点老化比较严重，可能会影响新应用的效果。” 小组成员报告道。
“我们需要在推广计划中加入对老化节点的修复或更换方案，确保新应用能顺利实施。” 秦宇回应道。
经过全面的评估，他们制定了一份详细的推广计划，计划中明确了每个区域的设备安装方案、能量调