深度视觉语音生成研究进展与展望

为了进一步推进深度学习技术驱动的视觉语音生成相关科学问题的研究进展,阐述了视觉语音生成的研究意义与基本定义,并深入剖析了该领域面临的难点与挑战;在此基础上,介绍了目前视觉语音生成研究的现状与发展水平,基于生成框架的区别对近期主流方法进行了梳理、归类和评述;最后探讨视觉语音生成研究潜在的问题和可能的研究方向。     

Relative Aging of Coherent Systems

In this article, we carry out the stochastic comparison between coherent systems through the relative aging order when component lifetimes are independent and identically distributed. We make use of the signature to characterize the structure of coherent systems, and derive several sufficient conditions under which the compared systems with the common size can be ordered in the sense of relative aging. Specially, we present some scenarios wherein the better a coherent system is, the faster it ages. Moreover, we discuss the relative aging of dual systems as well. Several numerical examples are provided to illustrate the theoretical results. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 345–354, 2017     

MgO细度对磷酸镁水泥性能的影响

通过将MgO球磨0,10,20,30,60 min,制备出不同细度的MgO,考察不同细度的MgO对磷酸镁水泥净浆强度、凝结时间、流动度、水化温度和收缩性能的影响.结果表明MgO颗粒存在最佳级配体系;要保证施工的可操作时间和良好的流动性,MgO颗粒比表面积应控制在1 700～1 800 cm2/g,中值粒径控制在85～90 μm;对磷酸镁水泥温度峰值起决定作用的是小于20 μm的MgO颗粒;改变MgO颗粒的级配可以降低磷酸镁水泥的收缩率,改善体积稳定性.     

基于云重心理论的单舰防空作战能力评估

单舰防空是水面舰艇编队防空的基础.从水面舰艇单舰防空作战能力的基本内涵出发,按照水面舰艇单舰防空作战能力所包含的3个要素,即防空导弹作战能力、防空火炮作战能力和电子干扰装置作战能力,构建了水面舰艇单舰防空作战能力评估指标体系,针对评估指标的定性定量特性,引入云重心评估法对某水面舰艇单舰防空作战能力进行了评估.结果表明,该模型计算简便、通用性强,为解决军事领域类似问题提供了思路和方法.     

《孙子兵法》心理战思想评析

《孙子兵法》的心理战思想既有聚我军心和夺敌士气的二元结构,又有“不战而屈人之兵”的战略观和“死地则战”的战役战术观,并诉诸“爱”、“赏”、“教”、“戒”等方式培育心理战结构要素。孙子的心理战思想对后来兵家有着重要影响。     

K—L变换在有效特征提取中的应用

在机械故障智能诊断过程中,提取反映机器状态的有效特征参量时要花费大量的时间和精力,而且这种依靠人的经验来提取特征参量的方法有一定的盲目性。为了解决如何尽可能快而有效地寻找一组特征参量,使诊断对象不同状态之间的可分性为最佳的问题,采用了K—L变换特征提取方法,研制出相应的软件,并已将该方法应用在大庆油田抽油机减速箱智能故障诊断系统中。     

长期储存的密封包装弹药防潮管理研究

本文从理论上详细分析了影响密封包装弹药内部湿度的可能因素,提出了密封包装弹药在长期储存过程中应该采取的防潮管理措施及对策。     

IRST 系统的数学仿真研究

讨论了目标红外辐射、大气传输和ＩＲＳＴ系统,并根据建立的数学模型,完成了ＩＲＳＴ系统的数学仿真研究。     

红外搜索跟踪系统的目标截获判据

红外搜索跟踪（ＩＲＳＴ）系统在探测时对潜在目标的判别是系统工作的一个重要环节。通过建立目标的截获判据,提出了判决树多级识别方法和模糊综合评判方法,并为两种方法的融合使用提供了基础,为系统判别一般红外目标以及远距离小目标提供了依据和实现手段。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。