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深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。 相似文献
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针对广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, GOMP)算法复杂度较高、估计误差偏大、所需导频数过多、估计性能过度依赖原子选择数且未充分考虑噪声情况的问题,提出基于原子门限和回溯的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit algorithm based on atomic threshold and backtracking, TB-GOMP)算法,并将其应用于水声正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的压缩感知信道估计框架中。所提算法从多角度对GOMP算法进行改进,首先提出合理的原子门限,对原子精细筛选,利用原子门限不仅可以提高支撑集可靠性,还能通过降低运算复杂度缩短运行时间;其次,引入回溯思想消除算法中包含的误选原子,提高信道估计精度;最后,充分考虑到噪声因素,将迭代停止条件设置为噪声的L2范数。多组实验结果表明所提算法在噪声环境下能有效估计浅海水声信道,并且在估计精度、... 相似文献
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2月16日晚,江苏省无锡市一家服装企业生产车间内,包含企业民兵在内的一线工人紧张有序地忙碌着,生产线上机器持续运转,一套套防护服连续不断地下线、包装,准备发往战“疫”一线。当前,随着疫情形势出现积极向好趋势,江苏省军区各级积极动员企业民兵返岗生产,并向全省广大民兵发出倡议书,激励他们在恢复生产中当好生力军、突击队、排头兵,让民兵旗帜在疫情防控一线高高飘扬。 相似文献
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“闽清县人武部派出民兵协助各乡(镇、街道)执行警戒任务”“永泰县民兵在各交通要点协助健康监测点值守”……连日来,一条条指令、一张张现场图片通过民兵信息系统在福建省军区防疫指控中心和各执勤点位之间传送,为精准防控疫情发挥了独特作用。 相似文献
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中原大地控东扼西、连南贯北,毗邻湖北,是疫情高危区。河南省军区各级把疫情当敌情、把防疫当战役,注重发挥职能作用,取得优秀战绩。1月24日上午,长垣市人武部受领一项紧急任务:联勤保障部队某供应站急需一批卫生材料支援武汉一线官兵。该市是中国最大的卫生材料生产基地,有70多家卫材企业,销售份额占全国50%以上。疫情暴发后,口罩、防护服等防疫物资需求量成爆炸式增长。 相似文献
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“我们必将打赢这场疫情防控的人民战争,向奋战在一线的疫情防控工作者致以崇高的敬意!”2月20日,广东省军区致函湖北省抗击新冠肺炎疫情指挥部,表达省军区官兵的慰问,协调划拨省军区捐款事宜。疫情发生以来,广东省军区各级全力以赴应对,在抓好自身防控的同时,积极参加地方疫情防控,累计出动20万余人次奋战在疫情防控一线。 相似文献
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“嗡嗡嗡……”2月8日早上7时许,1架无人机在重庆市云阳县水口镇的农贸市场上空缓缓上升,并均匀喷洒消毒水。不远处,1名身穿迷彩服的操作人员手拿遥控器,目不转睛地紧盯屏幕操控无人机飞行轨迹。该县人武部政委肖霄介绍,为控制新冠肺炎疫情扩散传播,根据当地疫情防控指挥部的统一安排,1月24日以来,他们派出民兵无人机分队携带3台设备采用航空喷洒消毒的方式,对15个重点场镇、街道进行全地域防疫消毒。 相似文献
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1月2日,湖北省襄阳市襄城区政府、人武部、退役军人事务局工作人员同火箭军某部代表一道,前往襄阳市襄城区名仕家天下小区,捧着立功喜报前往现役军人施帅家中。尽管寒风凛冽、阴雨连绵,但居民小区热闹非凡,前来围观的群众个个脸上露出羡慕。 相似文献
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“加油,加油!再快点……”冬日的济南寒气袭人、寒风阵阵,但山东省军区某野外训练场却是一派热火朝天的练兵景象。1月2日上午,山东省军区召开开训动员大会,动员广大官兵和民兵树立练兵备战鲜明导向,坚决扛起练兵备战使命担当,大力弘扬求真务实的训练作风,切实让训练纪律严起来、训练作风实起来,确保召之即来、来之能战、战之必胜。 相似文献