第二天上午,《军事英语》课依旧是孙教员的主场。
有了前一天的经验,学员们虽然依旧紧张,但多少有了些心理准备。
孙教员显然也调整了策略,加强了对基础词汇和句型的梳理,课堂气氛不再像昨天那般令人窒息。
而苏寒,自然再次成为了课堂的焦点。
无论是快速翻译复杂的军事文书,还是就某个战术概念进行流利的英文阐述,他都表现得游刃有余。
孙教员看他的眼神,已经彻底从欣赏变成了“你可以出师了”的欣慰。
李振、王涛、刘斌三人则抓紧一切机会,向苏寒请教着英语问题,学习热情空前高涨。
下课铃声响起,众人如同卸下重担。
“总算又熬过一关!”王涛伸了个懒腰,“下午是政治理论课,可以稍微喘口气了。”
李振看了看课程表,又看了眼时间,提议道:“现在才十点,离午饭还有段时间。我听说今天战略指挥系那边有一场《现代战场数据分析与应用》的公开课,主讲的是搞数据研究的张教授,水平很高。反正没事,要不要去蹭个课,听听看?”
“战场数据分析?”刘斌推了推眼镜,表示赞同,“这个方向现在很热,多了解没坏处。而且是大课,混进去听听应该没问题。”
王涛也无所谓:“行啊,反正闲着也是闲着,去见识见识。”
三人都看向苏寒。
苏寒自然没有意见:“好啊。”
一行人便朝着研究生教学楼的大阶梯教室走去。
能容纳近三百人的阶梯教室此刻已经坐了大半,大多是穿着军装常服的高年级国防生和部分研究生学员,偶尔能看到几个像李振他们一样来蹭课的进修军官。
授课的张教授是一位四十多岁、看起来精明干练的技术型军官,肩扛上校军衔。
课程开始,张教授开门见山,直接在大屏幕上投射出一组复杂的数据图表。
“同志们,现代战争是信息化的战争,更是数据化的战争。如何从海量、杂乱、实时涌动的战场数据中,提取出有价值的信息,洞察敌方意图,预测战场态势变化,是摆在每一位现代指挥员面前的课题。”
他操作着电脑,调出一个模拟的战场环境:“假设,这是无人机群、地面传感器、电子侦察单位传回的,关于蓝军一个装甲旅在72小时内的部分机动、通讯、后勤补给数据流。数据经过脱敏处理,但保留了其复杂性和噪声。”
屏幕上瞬间布满了密密麻麻的坐标点、信号强度波纹、物资流动曲线等等,看得人眼花缭乱。
“现在,我们的任务是,通过这些数据,初步判断:第一,蓝军的主要集结地域和可能的进攻方向;第二,其指挥所的大致方位区间;第三,其后勤体系中最脆弱的环节。”
张教授提出了问题,然后开始讲解数据分析的基本原理、常用算法和模型。
他讲得深入浅出,从数据清洗、特征提取,到关联分析、模式识别,引用了不少专业术语和数学工具。
台下的国防生们大多听得认真,不时低头记录。
然而,对于李振、王涛这种更多依赖实战经验和直观判断的野战军官来说,这些内容就显得有些晦涩难懂了。
王涛听得直挠头,低声道:“我的妈呀,这又是傅里叶变换又是聚类分析的……感觉比英语还催眠。”
李振也皱着眉:“道理是这么个道理,可真到战场上,哪有时间给你搞这么复杂的计算?”
刘斌倒是能跟上思路,但也在努力消化那些数学模型。
张教授讲完理论,开始进行实际操作演示。
他运用软件工具,对那堆庞杂的数据进行筛选、计算和可视化呈现。
随着他的操作,屏幕上纷乱的数据开始呈现出一定的规律,一些异常点和关联性被逐步挖掘出来。
“大家看,通过对机动轨迹数据的聚类分析,我们可以发现,这几个区域的车辆回传信号异常密集且规律,结合地形判断,很可能是蓝军的预设集结地域。”
“再看通讯信号频谱特征,这个频段的信号在特定时间段异常活跃,且具有短时、高强度的特征,符合指挥通讯节点的模式,结合信号源定位,可以大致圈定其指挥所的可能区域……”
“后勤补给数据流显示,通往C区域的运输线路负荷远高于其他方向,且多次出现临时变更路线的情况,表明该区域可能物资消耗巨大或补给困难,是其后勤链条上的一个潜在弱点……”
张教授的演示逻辑清晰,推导过程严谨,引得台下不少国防生频频点头,露出钦佩的神色。
演示告一段落,张教授环视教室,准备找学员谈谈看法。