数学模型和实验数据。从信号传输的优化，到量子共振的稳定性，再到实际应用的可行性，陈平安逐一进行了详细论证。
刚开始，参会的专家们还一脸茫然，毕竟这个设计理念实在是太超前了。但随着陈平安的讲解逐渐深入，越来越多的人开始露出震撼的表情。
“如果这套传感器真的能实现，那精度至少是现有技术的十倍以上！”一位年轻工程师忍不住惊叹。
“这……这简直是颠覆性技术！”老教授激动得站了起来，“陈主任，我刚才还觉得您这想法太天马行空，现在我彻底服了！”
当陈平安讲解结束时，会议室里爆发出热烈的掌声。所有人都意识到，这个看似疯狂的想法，将彻底改变火控系统的感知能力。
……
传感器难题解决后，自动火控系统的研发进入了第二阶段：智能算法。
“主任，传感器的性能现在没问题了，可光有精准的数据还不够啊。”负责算法的刘工皱着眉头说道，“数据处理速度跟不上，火控系统还是没法实时反应。”
“没错。”陈平安点了点头，“我们需要一套能够快速处理数据，并自主优化的算法。”
“可这不是难为人吗？咱们现在的算法水平，还停留在基础函数调用上呢！”刘工苦笑道。
“那就跳出传统思路。”陈平安淡定地说道，“既然现有的算法不够用，那咱们就开创一种全新的算法——基于神经网络的自适应火控算法。”
“神经网络算法的构想”
陈平安提出的神经网络算法，灵感来自于人类大脑的工作机制。通过构建多层数据处理单元，让算法能够像人一样“学习”和“思考”。
“自适应的关键在于，让系统根据环境变化不断调整参数。”陈平安在黑板上画出了一张数据流图，“比如，目标的速度和方向在实时变化，算法需要迅速计算出最佳的射击角度和时间。”
团队听得目瞪口呆。这种算法的构想，完全颠覆了他们的认知。