他们一共还剩下4人，前面是冯志和队长，后面是哈里和莎拉。他们一直按着这个顺序向下爬去，不知道过了多久，他们来到了另一个平台，地图上标注这个平台是处理次品的。说白了就是处理尸体的地方。它采取的方式，不是烧！而是先冰冻尸体，然后用机器将被冰的尸体打碎成渣子，那些渣子再回收，将它们作为肥地的肥料，种出的食物再作为工厂员工的食物。
他们爬到这个平台上，准备把这个处理尸体的地方关掉，因为这个地方很可能成为另一个丧尸的出生地，因为这些尸体根本不能被处理，它们在进入机器之前就已经变异成丧尸了！他们首先来到了这里的控制室，这里证明了他们的想法，因为从控制台上的屏幕显示，当初速冻尸体的机器，早就不工作了。那些原来堆积尸体的仓库，现在全空了！可是在仓库门口，却挤满了变异的丧尸。冯志他们决定在这里布置上炸弹，等他们任务完成，撤走的时候直接炸了这里。还有为什么炸了这里？原因很简单，这里也是整个工厂，整个建筑结构里，主要承重点。说白了就像定向爆破，炸了这里整个工厂就会塌了！
冯志他们分成两组，一组是冯志和队长，另外一组是莎拉和哈里。冯志他们直接下到正门，然后吸引所有的丧尸，为另一组争取时间，哈里他们那组，尽量躲避丧尸，把炸药放到每个承重点。哈里的脑子里想着定向爆破的原理，定向爆破是利用炸药爆炸产生的能量，对介质做功，使某一方向的介他直接甩给对长一句质受到强烈的破坏，同时使介质朝着人们所需要的方向运动。定向爆破的基本原理就是将爆炸所产生的动能全部或部分转变为势能。在陡峭和狭窄的地区，可以通过定向爆破的方法拆除部分岩石，以便为下面的工作腾出足够的空间。还有定向爆破的用药量。首先行动的是冯志和队长，他们一下去，直接面对丧尸，队长先开了枪，接着是冯志，他们带着丧尸在过道里来回的跑。后来，队长发现一间工厂以前堆放工件的仓库，里面有很多的金属零件，他们两人直接把这些零件，当成了武器与冲上来的丧尸开始肉搏！他们成功地使用武器和零件抵御了丧尸的攻击。然而，他们很快发现，这些丧尸的数量越来越多，冯志一边抵御冲上来的丧尸，一边心里想着，这里这么多的零件，而自己会做机器人，那么能不能自己快速制作机器人，然后能不能让机器人与丧尸进行厮杀呢？
冯志知道没时间犹豫了，，您先顶会，我去想办法。队长也没别的办法，只能继续扛着冲上来的丧尸，冯志来到零件仓库，开始找寻他需要的零件，另外他脑子里开始回忆制造战斗机器人的方法，要制作一个战斗机器人，首先需要设计一个机械结构，包括身体、头部、手臂和腿。然后，需要安装一个电子系统，包括微控制器、传感器和电机。最后，需要编写控制程序，以便机器人能够执行所需的任务。在设计机械结构时，需要考虑机器人的尺寸和形状，以及如何移动机器人的身体部件。可以使用铝材或塑料等材料来制作机器人的身体部件。对于机器人的电子系统，需要选择适当的微控制器、传感器和电机。微控制器是机器人的大脑，它控制机器人的运动和行为。传感器用于检测机器人周围的环境，例如光线、温度和碰撞。电机用于移动机器人的身体部件。最后，需要编写控制程序，以便机器人能够执行所需的任务。这通常包括机器人的移动、感知和交互。
一些电线和智能模块，被冯志找到，他开始组装电子系统，选择适当的微控制器、传感器和电机。使用适当的导线将传感器连接到微控制器的引脚上。将电机连接到微控制器上，以便能够控制机器人的运动。为机器人提供电力，并将电源连接到微控制器的电源引脚上。编写控制程序，以便机器人能够执行所需的任务。接着他又找到了一些可编程的智能模组，所谓智能模组，就是有AI芯片的不同智能组建。这些模组经过拼装，就可制造出一个拥有自己思考能力的机器大脑，然后再找些坚硬的金属，盖在这个智能模组的外面，一个完整的，有独立思考能力，而且比较坚硬的机器人脑袋就制造出来了。不过冯志在寻找AI智能模组方面，只是找到了ai战斗模组，还有ai智能计算模组。说白了如果机器人只有这两个模组，那么它只会打仗！就像一个痴迷武术或者是痴迷杀人放火的疯子，不管敌友就知道打！直到自己被更厉害的干死。可是冯志现在找不到其它的模组了，而且队长也快撑不住了！冯志快速组装出了机器人的脑袋，这个机器脑袋刚一开机，它就开始找目标，甚至直接咬向了冯志，冯志只能用个自毁的程序，暂时控制住了这颗脑袋。接着他开始找身体，对于战斗机器人的身体，需要是一个可以完美链接机器人胳膊腿，并可接受机器人大脑指令的链接体。不过这个时候冯志找到了一台电脑，他很庆幸，他赶紧找了一个没被输入程序的ai模组，开始用电脑开始编程，他脑子里想着怎样制造ai智能，首先用代码编出了程序，接着开始测试，他采取的步骤是，监督学习：例如构建一个图像分类器，通过手工标记一些图片，训练机器学习模型，以实现自动标记新图片。无监督学习：例如聚类分析，将数据集分为几个组，这样就可以对相似的数据进行分类或预测。强化学习：例如训练机器人在特定环境中采取最佳行动，通过试错来学习最优解。迁移学习：例如将在一个数据集上学到的知识，应用到另一个数据集上，以加快模型训练的速度。深度学习：例如使用人工神经网络进行图像识别、语音识别等复杂任务。
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