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林久浩。
“设定一个信息元【场景管理元】，标注为预设信息元，设定各项条件参数范围，例如你实际运行的算力是A，你设定的参数范围为A*150%，这样实验云中的【场景管理元】会得出这个子脑的算力需求范围，当输出的预设信息元为实际信息元的时候，信息元【场景管理元】会带出一个算力参数1.5A，这个信息元【场景管理元】会加入【资源管理信息元】的【我生负】象限，而【资源管理信息元】也在【场景管理元】的【生我正】象限。”
林自强开始推演。
“【场景管理元】信息元就是子脑吗？”
林久浩有点含糊。
“不是，【场景管理元】信息元是生成【场景】子脑的上一级关联信息元，而【场景子脑】在【场景管理元】的【我生负】象限，而且可以产生多个子脑，包括你们需要的平行脑和影子脑。”
林自强解释道，这里的管理信息元不是实际生成的子脑系统，而是为生成和关联这个子脑系统而设定的管理信息元。
“哦，这样太好了，就是【场景管理元】是针对【场景子脑】的管理核心信息元，这个信息元就是生成子脑运行条件的规范，按照规范生成【场景子脑】的运行条件，太好了，因为【场景子脑】不是一个，需要三个脑并行运行相互验证，同时还需要影子脑进行多执行脑算法比对。”
林久浩理解着说道。
“多执行脑算法比对？”
林自强问道。
“就是采用新版本的多重平行三维空间技术，我们多执行脑算法比对，是针对多方向预设态计算的一种，多方向预设态是用来预测未来的真实发生态，多执行脑算法比对是面对一个问题，模拟多种解决方法，对比出最优的，就是我前几天跟您说过的互斥问题，也是其中的一种。”
林久浩解释道。
“哦，我明白了，看来你那边的应用场景很丰富，真好。”
林自强居然羡慕了。
“老爸，我有时候很佩服您，您都没有接触过真实的应用场景，居然就。
。
。
就。
。
。
凭妄想就想出来了。”
林久浩说完，立刻意识到，这好像不是夸人。
“嗯，嗯，我们继续，【场景管理元】作为【场景子脑】的生成规范，如果需要多个【场景子脑】，由【场景管理元】向【生我正】象限申请资源，由【生我正】象限的【资源管理信息元】响应，而实际的资源又在【资源管理信息元】的【我克正】的资源池里，资源池里面的资源被申请，反馈到发起者【场景管理元】信息元，形成执行闭环，最终在【场景管理元】的【我生负】象限会出现一个【场景子脑】的运行条件环境包。”
林自强解释着。
“如果【场景子脑】在运行的时候，例如，算力不够，怎么办？”
林久浩又问道。
“你会发现，在【场景管理元】信息元的【我克负】象限里面，有你的监控参数信息元，例如，你说的【算力】信息元，【场景子脑】在运行的时候，一直溢出监控的参数，且会一直将参数发向【算力】这个信息元，而【算力】信息元与【场景管理元】关联，关联线路容忍度设定范围阈值，如果参数是70%以内，没有超越容忍度，则不向【场景管理元】元发申请，如果【算力】监控元参数是80%，超越容忍度阈值，会产生算力不够，就会向【场景管理元】发出带参数80%的申请。”
林自强继续解释。
“然后【场景管理元】把这个参数传给【资源管理信息元】，然后发到资源池，按照参数选择是算力添加，然后把定义好的算力单元添加给【场景子脑】，【场景子脑】再获得添加的单位算力后，就结束了。”
林久浩边理解边推演。
“没有结束，你要看到是谁发起的申请，注意闭环。”
林自强提醒着。
“【场景子脑】发现算力不够，是【场景子脑】吗？”
林久浩问道。
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