络的机器学习方式，目前多数用于图像和语音的识别和学习，但是将行为逻辑转化为矩阵来进行卷积的话，也是可以生成行动策略的。
    比如最近的围棋人工智能程序，其原理，不过是在19×19的棋盘上进行多核和多层的卷积神经网络罢了，通过不断学习，得出当前的棋谱上，最佳的行动策略是什么。
    因此，同样的道理，如果将当前的敌人特征、友军特征、周边环境特征、监控网络参数、光线参数等等全部映射到一层一层的矩阵上面，形成数个巨大的棋谱矩阵叠加成的对象，那么通过不断的训练，也就能生成机械犬的最佳行动策略了。”
    “咳咳，听起来很有道理的样子。”
    “你说的我们都听不懂啦，文承。”
    “当然，这只是我的推断啦。”
    “好了，笨蛋，科学这种东西，也就哄哄你这种小孩子了。”
    “既然如此，你有什么证据或者线索？”
    “法力异常。”
    “法力异常？”
    “怎么跟你说呢，如果闭上眼睛，放慢呼吸，清除杂念的话，
    就我的能力而言，能感知到方圆5公里内的能量场。
    并且，感知的不仅是能量大小，还有特质属性也
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