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。
他的目光扫过后排，忽然定格在了苏寒身上。
显然，他也认出了这位学校里的新晋“名人”。
“后排那位同学，对，就是苏寒同志。”
张教授直接点了名，“听说你昨天在陈教授的战争指挥课上一鸣惊人，陈教授对你青睐有加。”
“现在，我也很想看看，你对我这门课，是不是也有不一样的见解。
“刚才，你也听了我的讲