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二、方案锚定：在历史数据中培育智能基因
（一）智能算法的本土驯化
三大历史场景转化为技术方案：
九归除法神经网络：
将算盘的归除口诀编码为卷积核，"三下五除二对应 3×3 权重矩阵，" 小陈的模型设计，"算珠的梁珠联动，" 他展示着神经网络结构图，"本质是早期的注意力机制"；
建立 "算盘训练库"，输入 1963 年天津中行账房先生的 20 万次拨珠数据，智能模型的密钥生成效率比纯数学算法提升 35%，"张师傅的拨珠节奏，" 训练日志，"让机器学会人类的安全韵律"。
矿尘噪声生成对抗网络：
输入攀枝花矿 3 微米粉尘的 10 万组振动数据，"矿尘的布朗运动轨迹，" 王工的传感器记录，"成为密钥熵源的生成素材"；
开发 "抗联噪声判别器"，模拟抗联战士对密电噪声的分辨能力，"暴风雪的频谱特征，" 李排长的战地数据，"让智能学会在噪声中识别安全信号"。
生漆分子特征提取器：
解析故宫宋代漆器的 17 层漆膜数据，"每层苯二酚含量的梯度变化，" 老杨师傅的光谱分析，"转化为智能模型的层次化特征提取模块"；
建立 "传统工艺特征库"，蜂蜡晶须的六方结构、竹节模数的质数分布等数据，成为智能评估密码强度的核心指标。
