感器、柔性电子学、生物电子设备和微纳米机器人领域，都有著不俗的研发能力。
留在北美能有多大发展？
为他做事，才算弃暗投明。
隨后，陈延森点开下一篇论文，不出所料，依旧是毫无价值的垃圾。
十几分钟后，他的动作突然停了下来，目光紧紧盯著屏幕，逐字逐句读完了一篇名为《AlphaGo击败人类围棋冠军》的文章。
作者是DeepMind的首席研究科学家DavidSilvr。
这家诞生干英国的人工智慧公司，两年前已被谷歌收购。
论文中提到的深度神经网络和蒙特卡洛树搜索技术，对人工智慧在复杂决策领域的训练有著巨大推动作用。
因此，陈延森直接选中这篇论文，並给出了最高等级的稿费，算是对DavidSilver的肯定。
在他看来，《森联科技前沿》虽刚创刊，但绝不能良莠不齐。
要是初期收录太多垃圾论文，后续再想扭转在学术界的印象，就难如登天了。
为此，他亲自撰写了一篇题为《基於可重构智能元表面的动態无线电能传输智能波束成形》的文章。
核心思路是將电能转换成能量波束，发射到近地轨道卫星上，在菲涅尔近场区內实现波束弯曲与重新聚焦，再转发到另一地面接收器，形成点对点的「虚擬电线」。
该技术採用相控阵技术產生无旁瓣准直光束，可避免远场能量发散损失，理论传输效率可达95%以上。
无需铺设传统高压线路，就能实现全球即时的清洁能源共享。
所谓菲涅尔近场区，是天线辐射场中的一个特殊区域。
在该区域內，能量尚未完全扩散，可通过相控阵等技术操控波束形状，实现高效聚焦或转向操作。
说白了，这项技术就是卫星电网的核心技术根基。
当然，陈延森在论文中並未深入阐述技术细节，內容多以理论设想为主。
虽有一定的理论支撑，但其中的技术要点，他是一丁点都没透露。
比如，要维持近场聚焦，在近地轨道上，就需要部署30至100米级的相控阵天线，其製造、发射和在轨展开的难度极高，这些问题他一字未提。
此外，近场传输距离有限、波束精確瞄准以及设备的发射和维护等，难度都呈几何级数增长。
他也是提都没提！
不过，他还是在论
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