彗星速遞很快收到了一大批貨運訂單。


    與此同時,蕭一通過從龍月那裏購買等等方式,把堿基號內部港口的數十艘工程、貨運船隻重新組裝了起來。


    堿基號龐大的艦體,讓其成為了一艘定位非常微妙的戰艦。


    內部的港口讓它具備了太空母艦的戰鬥力。


    而現在堿基號並沒有航行在太空之中,其巨大的內部港口,就成了靈神星基地的臨時碼頭和物流中轉中心。


    現在的堿基號,倒不像是一艘星際巨艦,倒像是安置在靈神星上的一個巨大的單體建築。


    終於,墨水向蕭一匯報:“盟主,堿基號內的所有貨船、工程船,已經重新武裝起來,能夠獨立執行貨運任務了!”


    這是一個很好的消息。


    蕭一將現在接到的訂單交給墨水,具體的貨運安排,由墨水來進行。


    墨水看著物流訂單,眼神中冒著光。


    曾經,他帶著自己的船員,在小行星帶單打獨鬥,每一個訂單都來之不易。讓貨主信任自己,就是一個大問題。


    而現在,背靠彗星速遞,能輕易拿到如此規模,如此穩定的貨運任務,簡直不敢想象。


    墨水並沒有逗留,立刻迴去安排堿基號的船員出貨運任務。


    此時的蕭一,正在生活艙的l艙試著標定自己的屬性。


    從得到機械人係統的一開始,lv1逐漸升級到現在的lv5,每一次升級加屬性,蕭一的加點都充滿了主觀性。沒有量化的標定整個屬性值係統。


    lv1升級lv2的時候,因為木衛四立體港口中人群的推搡,不小心全部加到反應堆功率上去了,帶來了嚴重的能量過剩,那段日子蕭一上躥下跳,非常活躍,神經質一般地沉浸於工作之中。


    隨後,在lv2升級lv3的時候,又因為低頭沉思,全部把五個屬性點加到了機體強度上,適應自己力量的突然增強讓蕭一花了不少功夫。


    lv3升級lv4的時候,為了平衡屬性,點了一些處理器頻率和人工智能,效果良好,尤其是在軟件開發這種任務上,開發的效率和質量都有了非常高的提升。。


    結果lv4升級lv5的時候,沒有分配給反應堆功率,導致機體供能不足,蕭一隻能求助主宰手環,強行限製了自己的處理器功率和人工智能算法,讓其維持在加強前的水準上,真的是太憋屈了。


    蕭一準備嚐試標定自己的屬性值。


    而標定的方法,荒誕離奇,蕭一準備給自己寫一個跑分軟件。


    總體上來看,硬件上的處理器頻率和軟件上的人工智能算法相輔相成,不宜割裂開來,蕭一準備寫一個融合了各種複雜運算場景的測試程序,然後用自己的處理器來運行這個程序,計算完成運算的時間。


    而存儲性能當然也十分必要,容量,大文件連續讀寫,小文件隨機讀寫,都將是重要的屬性。


    機體強度比較難以測試,總不能讓蕭一自己摧毀自己的機體來測試強度。蕭一隻好用握力來代替。


    而重中之重,就是反應堆功率。反應堆功率,機械文明係統也沒有給出具體的功率數值。


    跑分人才蕭一準備用非常簡單的方式來測試,燒開水。


    機械人的反應堆已經完成了小型化,直接輸出電能。蕭一準備在測試的時候,使用吳樹已經按照自己要求改裝好的外接電源為自己供電,而讓反應堆生成的電能去燒水,在標準大氣壓,室溫恆定三十攝氏度的情況下,需要多長時間燒開一百千克水,由此來估算反應堆功率。


    如此一來,蕭一就能根據自己目前的智力、體力表現,來估算加屬性之後的屬性值需要多大的功率,而目標功率又需要分配多少點屬性點。


    經過標定之後,在升級的時候,蕭一就不會亂加一通,出現各種各樣令人啼笑皆非的場麵了。


    這可能是人類開發出來的第一款帶有燒開水測試的跑分軟件。


    這種軟件的開發對於蕭一還是有一點挑戰的,因為這是直接在自己機體上運行的軟件,測試環境實在是太重要了,萬一嚴重錯誤,說不定自己的機體就要出嚴重錯誤。


    但是加屬性這件事顯然也是非常嚴肅的,如果不能對自己的機體有著非常完整的認識,那麽加屬性就必然一會兒加多,一會兒加少,眼中影響升級的體驗。


    在智能方便,處理器頻率的測試非常常規,整數運算,浮點運算,加密,解密,文件壓縮,等等常規的操作。蕭一用的評分體係是完成相應的任務所需要的時間。


    這些運算的數值被設定的非常大,第一次測試運行中,完成這些運算任務,耗費了蕭一十個小時。


    那十個小時中,蕭一把自己關在l2起居艙的臥室中,一次都沒出門,一句話都沒說,他的處理器被測試的運算占滿了。


    而人工智能算法的跑分部分,蕭一就顯得很飄了。


    此前在靈神星的門文明遺落飛船的球星控製室中,吳樹采集了球星天幕上的星圖。


    蕭一開發的人工智能跑分,則是從這些星圖中截取星係,進行圖像識別測試。這是一個異常嚴苛的測試,浩瀚星海可不是說著玩的。這個任務就像是在沙漠中分邊沙礫。


    跑完一組訓練集的時間和測試集的準確度,都是評判人工智能算法的重要指標。


    第一次運行中,完成一組訓練集的時間需要8小時,圖像識別的準確率達到了百分之六十。蕭一剛想安慰自己這個數據還不錯,結果就意識到,這個正確率也就比扔硬幣稍微高了那麽一點點。


    而握力,則是眾多跑分項目中,最容易測量的,甚至小行星帶的低重力環境都對此沒什麽影響。隻不過蕭一需要為自己定製握力計就是了,市麵上能買到的,一捏就超過了其最大測量值。


    對自然人來說,七十千克左右的握力已經使非常厲害的水準了。而蕭一此時的測量值,已經達到了令人驚歎的三百千克。


    跑分軟件的設計,重要來到了燒開水的環節。

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