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家不要气馁，我们目前遇到的困难虽然巨大，但每一次尝试都是我们接近成功的一步。我们需要重新审视传感器的材料选择和封装工艺，寻找更适合极端环境的材料组合。同时，优化传感器的内部电路设计，提高其抗干扰能力。”
团队成员们纷纷点头，积极响应张博士的号召。经过无数次的试验和改进，他们终于在量子传感器的稳定性方面取得了重要突破。
张博士兴奋地向林宇和汉斯先生汇报：“林总，汉斯总，我们成功找到了一种新的材料组合和封装工艺，大大提高了量子传感器在极端环境下的长期稳定性！通过使用一种新型的高温超导材料作为传感器的敏感元件，并采用多层陶瓷和金属的复合封装结构，传感器在发动机模拟环境测试中的性能表现优异，能够持续稳定地提供准确的数据。”
林宇高兴地说：“太好了，张博士！这是我们团队的又一重大成果。这将为量子智能发动机的研发提供坚实的数据支持。”
汉斯先生也激动地说：“继续加油，我们要尽快将这一成果应用到实际的发动机测试中，验证其在真实工况下的效果。”
在量子计算与发动机设计优化的结合方面，团队也面临着巨大的挑战。量子算法的开发需要深入理解发动机的物理原理和工作过程，同时还要克服量子计算资源有限的问题。
量子计算团队的刘博士对成员们说：“我们要与发动机设计专家密切合作，深入研究发动机的热力学、流体力学等原理，建立更精确的量子计算模型。同时，我们要优化量子算法，提高计算效率，在有限的量子计算资源下实现对发动机复杂问题的有效求解。”
经过艰苦的努力，他们成功开发出了适用于发动机设计优化的量子算法，并在小规模的量子计算平台上进行了初步测试。
刘博士兴奋地向大家展示测试结果：“通过量子计算，我们对发动机的进气道结构进行了优化设计，计算结果显示优化后的进气道能够提高进气效率，从而提升发动机的动力输出。而且，计算时间比传统方法大幅缩短，这将大大加快发动机的设计周期。”
在发动机故障预测系统的开发中，数据融合和算法准确性的问题亟待解决。团队需要将来自多个量子传感器的数据进行有效融合，同时确保人工智能算法能够准确地识别故障模式。
负责故障预测系统开发的陈博士组织团队成员进行讨论：“我们要建立一个高效的数据融合模型，将不同传感器的数据进行合理的加权和整合，提高数据的质量
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