我们计划今年把考研的两门专业课改成电磁学和数据结构。”
毛可同时在中科院电子雷达所和燕京理工大学任职，他自己招学生是以电子雷达所的名义，而他组里的老师有以燕京理工大学名义招学生的。
大学招生名额比中科院更多。
他们组光去年一年招了四十名硕士，2o名博士。
至于硕士和博士的区别？唯一的区别大概就是博士更容易压榨，并不是所有硕士都想着搞科研，有的硕士一心想混个文凭然后去工作。
这种硕士不好pua。
博士那不一样，你pua他，然后让他正常毕业他还得对你感恩戴德。
毛可接着说：“除了雷达本身，我们这次对雷达阵列设计也做了优化，主要是强化它的多目标跟踪能力。”
这是因为小行星挖矿你不可能只有一个目标，你能笃定这一个目标就能满足你的需要，你的自动航天器能上去，上去之后你的技术能把矿石带回来。
肯定是在多个目标里筛选，然后让火箭一次性把多个探测器带上去，多目标一起进一步探测，最后才确认目标。
这样的作业流程，导致对雷达有更高的要求，这要求体现在多个方面。
陈元光在光甲航天工作的时候，和各个小组之间的合作模式是他带着他们做，具体要怎么做，得一步一步告诉他们。
很多时候，没有他，整个组能一周时间没有进展。
光甲航天对陈元光的依赖程度特别高，比光甲科技严重得多。
这也是为什么，陈元光一直想从航天所挖人，挖有经验的研究员。
而和毛可的合作太流畅了，你提目标，他给你解决方案，你再跟他说这个解决方案可能有什么问题，怎么做会好一些，他拿来的下一版方案就差不多能用了。
陈元光只需要拿着和21世纪末的雷达阵列设计图对照一下，思考一下还有什么缺点，再和毛可开个远程会议就能确定下来。
这种合作模式让陈元光感慨毛可不愧是院士，虽然科研能力已经退化得不行了，但是在项目管理上已臻化境。
“在信号处理技术上，只有等后续核心雷达优化完成后，我们再具体做优化，目前主要方向是自适应滤波、目标检测和跟踪算法。
我听项目组的人反应，我们很缺高性能的显卡，去年开始和华为合作，采购他们的腾处理器，我们海狮希望搭建ai模型来解决这些问题。
目前进展有限，看今年招人之后会不会好一点。”
“从去年年底openai布chatgpt之后，阿美利肯又不准英伟达出口高算力显卡给华国，导致高校面临算力荒。
好像一下子大家都开始缺算力了，我这种老人家都经常听到他们年轻人在讨论算力。
不过我们这个项目预算充足，买不了英伟达的显卡也能买华为的腾系列，我们不缺算力但是缺人。”毛可调侃道。
无论是研究所还是燕京理工大学，他们招人和企业招人不同，不是说你缺人就能招。
要么招学生得纳入计划，要么招研究员或者青年教师，都有人员限制。
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