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在全国民兵预备役政冶工作会议胜利闭幕,举国上下欢庆建国五十六周年之际,军区召开全区民兵预备役宣传观摩见学会议,总结工作,交流经验,表彰先进,部署任务,会议开得很及时、很有意义,对于贯彻落实全国民兵预备役政治工作会议精神,增强民兵预备役宣传工作的针对性和实效性,推动我区国防后备力量建设的创新发展,必将起到积极的作用。刚才,听了5个大单位做好民兵预备役部队宣传工作和订刊用刊工作的经验介绍,张文效主编就《华北民兵》的宣传工作和刊物发行订阅工作做了总结和部署,动员部于占唐副部长就做好明年民兵预备役军事工作讲了很好的意见,我完全同意。借此机会,我代表军区首长和机关,向辛勤耕耘在民兵预备役宣传工作战线上的同志们致以亲切的问候!向给予我们这次会议大力支持的江西省军区的领导和同志们表示衷心的感谢! 相似文献
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对应用于光通信系统的原始turbo码提出了改进方案:用BCH码做外码、turbo码做内码组成一种新的串行级联卷积码(SCCC).提出了相应的全面迭代最大后验概率(MAP)译码算法.推导了级联码的不可检测错误概率.对SCCC码的误码率进行了仿真,仿真结果表明,SCCC码在高信噪比时降低了通信系统的误码率,可适用于军用光通信系统. 相似文献
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超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。 相似文献
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在著名的“风筝之乡”山东省潍坊市,提起刘振义,那可是个叫得响的名字。这位普通的农村基干民兵连副连长多次面对歹徒威协和金钱诱惑,刚正不阿、正气凛然,亲自带领民兵抓获各种违法犯罪分子47人,带出一个见义勇为的先进民兵群体,成为犯罪分子闻风丧胆的人物。 一个冬日的中午,上班路上的刘振义与邻居刘振远发现村西一户村民家大门紧锁,但家中的狗却叫个不停。“有情况!”二人正商量对策,突然从西侧墙头跳下一行窃青年,刘振远迅速扑上去将窃贼抱住,却被歹徒用力摔倒后逃去。 刘振义顺手操起一根棍子沿歹徒逃窜的方向追去。刘振义在学校里就是长跑健 相似文献
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研究了匀速直线运动目标的脱靶量测量问题。文中首先给出了脱靶量测量的数学模型 ,将匀速直线运动目标的脱靶量测量表示为交会过程中目标径向距离时间序列的非线性拟合问题 ,并讨论了其求解的最优化算法。仿真结果表明 ,这种基于径向距离时间序列的目标脱靶量测量方法是简洁有效的 相似文献
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在贫困地区,能不能唤起人们的尚武热情?甘肃省积石山保安族东乡族撒拉族自治县人武部回答是肯定的,这就是要在助民致富上做出实实在在的成绩。去年,这个人武部在扶贫济困中,主动承担了组织617名民兵、退伍军人和部分贫困群众到西藏采金的任务。参加采金的人员,采金两个半月,纯收入80多万元,人均收入1300元,90%的贫困户一举脱贫。不少民兵、退 相似文献
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以神经性毒剂VX为烙印分子,采用不同的单体及交联剂制备了4种分子烙印聚合物,考察了这些聚合物对VX及其他有机磷毒剂的吸附率。发现这些聚合物对VX的吸附率均大于95%,除对结构小、官能团活性强的塔崩有一定的吸收外,对结构委相似的沙林及梭曼均不吸收,体现了较好的专一识别能力。 相似文献
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在过去几年对机动目标跟踪这个复杂问题取得了许多成果。目前已普遍认为混合状态估计交互式多模型算法(IMM)对机动目标就跟踪精度而言比其它类型的滤波器(如自适应单模型,输入估计,变维等等)实现效果更好。然而,IMM算法的复杂性阻碍了其应用,在这些应用中,简单算法不能提供必要的精度,又不能承受IMM算法的计算负荷。本文介绍评价一个应用并行运行的3个不同常速模型(3CV-PAR)和一个机动检测器的多模型航迹滤波器的跟踪精度。输出估计由选择其似然函数比目标机动门限值(TMTh)低的模型确定。3常速并行航迹滤波器的跟踪效果与如下滤波器比较:·自适应单运动模型卡尔曼滤波器(ASMMKF);·交互式多模型(IMM)滤波器中运用相同的3个常速运动(CV)模型作为3CV-PAR滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个等速(CV)模型和一个等加速(CA)模型成为CVCA滤波器;·交互式多模型(IMM)滤波器中应用一个常速(CV)模型和两个仅过程噪声水平不同的常加速(CA)模型(CA1、CA2)成为CV2CA滤波器。通过在具挑战性的多传感器想定下100次蒙特卡洛(Monte-Carlo)试验平均均方根(RMS)误差的计算结果,比较3CV-PAR航迹滤波器与上述算法方案,评价跟踪精度。 相似文献