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陆军部队夜战场管理今非昔比,前瞻陆军部队未来夜战场管理面临的挑战,是实现习主席"努力建设一支强大的现代化新型陆军"指示的具体举措,是实现管理服务作战的必然之举。本文从"夜战由单一军种向多军种联合作战转变,传统的以陆军为主的夜战场管理难以适应管理联合化发展趋势;传统的以陆战场为主的夜战场管理难以适应管理多维化发展趋势、夜战由慢节奏向快节奏转变;传统的以人力为主的粗放式夜战场管理难以适应管理快捷、精确化发展趋势;夜战由充满迷雾向空前透明转变,传统的以天然夜幕掩护为主的夜战场管理难以适应管理技战术一体化发展趋势等四个方面,预测了陆军部队未来夜战场管理面临的挑战。 相似文献
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针对常规高压共轨系统在喷射过程内喷油压力较低、无法灵活实现喷油速率改变等问题,提出并设计了立足国内加工能力和技术工艺的面向可调喷油速率的超高压共轨系统.在介绍其工作原理的基础上,基于AMEsim软件建立了系统的仿真模型,并利用试验验证了模型的准确性;通过模型研究了系统的压力特性和喷油控制特性,同时分析了电控增压器的关键... 相似文献
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传统Voronoi图对大量点集进行Voronoi划分时会产生Voronoi单元格数过多的现象,导致难以适用于地理信息系统、生物医学等诸多领域.为了解决这个问题,提出一种自适应基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBS... 相似文献
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贝叶斯网络计算量随着节点数增多呈指数增长,限制了大规模贝叶斯网络在安全性分析中的应用。为此,利用独立性条件分解整个网络,压缩推理时显式表达的项数,给出了计算顶事件发生概率及割集的算法,并分析了算法复杂性。在满足工程需要情况下,将提出算法与基于BDD算法相比,该算法表现出占用内存少、运行速度快的良好性能。 相似文献
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主流的联邦学习(federated learning, FL)方法需要梯度的交互和数据同分布的理想假定,这就带来了额外的通信开销、隐私泄露和数据低效性的问题。因此,提出了一种新的FL框架,称为模型不可知的联合相互学习 (model agnostic federated mutual learning, MAFML)。MAFML仅利用少量低维的信息(例如,图像分类任务中神经网络输出的软标签)共享实现跨机构间的“互学互教”,且MAFML不需要共享一个全局模型,机构用户可以自定制私有模型。同时,MAFML使用简洁的梯度冲突避免方法使每个参与者在不降低自身域数据性能的前提下,能够很好地泛化到其他域的数据。在多个跨域数据集上的实验表明,MAFML可以为面临“竞争与合作”困境的联盟企业提供一种有前景的解决方法。 相似文献
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引信与武器系统的适配性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
引信是弹药武器系统的重要子系统,引信只有与其它子系统多方面适配,才能充分发挥武器系统的效能。通过分析引信与武器系统中其它子系统之间在任务与功能、信息的利用与传输、能源、材料与结构等方面的适配关系,提出了设计中引信与战斗部、火控、制导等子系统间的适配关系,并采用适配性方法设计引信。 相似文献