她加重了“多模态复合能量数据”这个词组的语气，仿佛在强调，这才是问题的真正核心。
“我们在处理这种全新的、复合型的数据时，发现，我们之前引以为傲的那套，基于传统的、线性的、静态的优先级调度算法，在对这些数据包进行解析和分发时，会不可避免地，出现严重的‘关键数据帧结构性丢失’。因为那算法，它根本无法理解这种数据内部那复杂的、动态变化的权重关系！”
她说到这里，语气中带着一丝技术工作者面对“愚蠢的机器”时的、恨铁不成钢的愤慨。
“后来，实在是没办法了。我只能临时，把我自己还在理论验证阶段的一个实验性算法模块——那个基于‘动态分配模型’，并且引入了‘模糊逻辑’作为实时分级依据的、自适应数据流处理框架——给强行‘嫁接’到了‘织布机II型’的主处理链路上然后根据评估结果实时调整它们的处理优先级和分配的计算资源……”
她说到这里，那因为连续高强度脑力劳动而有些苍白的脸上，终于，露出了一丝属于技术人员的、孩子般的、纯粹的、自豪的笑容，“……谢天谢地，虽然只是个实验品，但总算，在最后关头，还是把那些最关键的数据，都给拉了回来。目前看来，效果……还不错。”
“效果不错是吗……动态权重，结合模糊逻辑……有意思，真的有意思！”莱昂内尔听到这里，忍不住兴奋地、轻轻地拍了一下手，打断了她的话。他那双隐藏在战术眼镜后的眼睛，此刻，光芒更盛，仿佛已经透过戴丽的描述，看到了她那套实验性算法的核心架构与精妙之处。他迫不及待地，将自己更加深入、更加具体的技术见解，如同献宝般地，给抛了出来：
“你们是用什么具体的、可量化的指标，来作为那个‘动态权重分配模型’的初始赋值与实时调整的依据的？是基于捕捉到的那些异常能量数据的‘能脉波动频率’的瞬时变化率？还是基于数据包本身的‘能量密度阈值’及其在时间轴上的梯度？又或者，是将两者结合，甚至引入了更多的、例如‘精神波动特征码’的匹配度之类的，更加复杂的参考系？”
他再次推了推眼镜，镜片上，此刻，仿佛有无数个微型的算法模型，正在被快速地构建、模拟、推翻、再构建。他的语气，也变得更加兴奋，更加充满了分享的欲望，仿佛已经忘记了自己身处擂台，即将进行一场比赛，而是将这里，当成了两院技术部门的联合研讨会议现场。
“要我说，戴丽，你们遇到的这种场景——在极短时间内，处理由未知能量交互所产生的、高不确定性、高信息熵的多模态复合数据——这种应用场景，简直就是给我们那几位导师刚刚开发出来的那个——‘熵值预测算法’，量身定做的完美试验场啊！”
他挥动着手臂，语气中充满了对自己学院技术的绝对自信与狂热推崇。
“虽然目前，它还只是一个在实验室环境下，表现堪称完美的原型，还存在着对极端情况考虑不足、计算资源消耗过大等等待优化的问题。但是！它已经能够在绝大多数模拟场景中，通过对数据流本身的‘信息熵’进行实时监控，并结合我们预先训练好的深度神经网络，预测出哪些数据包有极大概率会在未来演变成为‘高价值’或‘高威胁’的关键信息，从而分配好足够的处理资源与最优的解析路径！
“这样一来，你们遇到的‘关键数据帧丢失’问题，根本就不可能发生！
“因为，那些关键帧，在它们‘成为’关键帧之前，就已经被我们的算法，‘未卜先知’地，给牢牢锁定了！”
“等等，等等……”戴丽听到莱昂内尔如此推崇他们学院的“熵值预测算法”，并且将其描述得如此神奇，她那双充满了专业审视与批判性思维的眼眸中，顿时，燃起了同样炽热的、属于技术人员的“论战”火焰。她猛地抬起手，做了一个“暂停”的手势。
“莱昂内尔，你这个想法，听起来很美。但是，请不要回避一个最核心的、也是你们这类基于‘预测’的算法，所必然会遇到的根本性难题——”她的眼神，变得如同最严苛的论文审稿人一般，锐利而专注，仿佛要穿透莱昂内尔那副闪烁着数据流的战术眼镜，直视他那兴奋的双眼背后的理论根基。
“你们那个‘熵值预测算法’，在遇到我们这场比赛中，所实际遭遇到的那种，完全超出了你们那‘数万种已知异兽能量模型’训练库范围的，由未知的、突发的、甚至是某种我们从未见过的‘污染’所导致的，全新的能量形态时——它的‘预测’基础，本身就崩塌了。因为你的模型，从未‘见过’这种东西。”
她顿了顿，手中划出一道代表着“不确定性”的、复杂的曲线。
“在这种情况下，你们那个算法，在进行预测时，难道，就不会因为观测维度的不足，或者说，是因为其赖以进行预测的‘先验知识库’的局限性，而发生严重的、甚至是不可逆的‘观测维度简并坍缩’吗？它会不会