强区兴武好书记——记沈阳市皇姑区委书记刘慧鸣

沈阳市皇姑区,曾因震惊中外的“皇姑屯事件”而闻名,这里有着拥军的优良传统。近年来,国防和后备力量建设也随着经济和社会的发展而蒸蒸日上,连续6年被辽宁省评为“双拥模范区”。驻扎在该区的辽宁某预备役高炮二团,先后被军区、省军区评为“正规化建设先进团”、“军事训练先进单位”、     

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《新闻老照片的背后》 《新闻老照片的背后》写到了一些家喻户晓的摄影作品背后的故事,使读者了然这些作品的来历。作为一个“亲历历史”的摄影记者;处于一系列历史事件的“波心”,除了用镜头忠实地再现历史,     

当前党史军史研究中的一些误区

近几年,在参加有关党史军史重大课题的审定中,发现在表述一些重大历史事件时,往往因为缺少一句话,或者为了省略一些文字,就造成重大失误。其实,关键的原因在于没有注意把握党史军史研究的基本规律,没有了解构成历史事件的基本要素,知其然不知其所以然。这是史学研究的一些误区。     

坚持以军民融合式发展思想为指导不断提高国防动员应急专业力量建设水平

国防动员应急专业力量是指担负应急救援任务的民兵、预备役部队及人民防空、交通战备等国防动员专业保障队伍,是有效应对自然灾害、事故灾难、公共卫生事件的重要力量。近年来,各省（区、市）以应急任务为牵引,结合本地区实际,大力加强国防动员应急专业力量建设,在出色完成繁重的抢险救援任务的同时,边实践边总结,迎难而上、开拓进取、创新发展,各项建设取得了长足的进步：组织结构趋向合理、训练质量不断提高、各项保障有所改善、     

悲剧是否结束?——“天安”舰事件记录

<正>2010年3月26日晚,在朝鲜半岛西部海域巡逻的韩国海军"浦项"级轻型护卫舰"天安"号(PCC-772)突然发生爆炸沉没,舰上104名舰员中有46人遇难。这一事件堪称韩国海军历史上伤亡最为惨重的事件,在国际上也引起了广泛的关注。在朝鲜依旧拒绝参加六方会谈、韩国对朝外交态度逐渐强硬之时,"天安"舰事件不仅是一桩简单的舰艇爆炸案,而是被上升到了国际政治的高度。"天安"号是怎么沉没的?它在韩国海军的舰艇序列中是什么地位?为什么韩国海军花了近一个月,只打捞出了半艘舰体残骸?本专题试从旁观者的角度,为读者解读这一韩国海军历史上的"奇案"。     

群体性事件参与者的社会心理特征探析

现阶段我国群体性事件逐渐成为影响社会稳定的重要问题.群体性事件参与者普遍的失衡心理、自认为行为＂合理＂的片面心理、侥幸投机心理和易受感染的从众心理是酿成群体性事件的重要社会心理特征.加强心理疏导是预防和处置群体性事件的重要措施之一.     

引入攻防树思想的“软目标”恐怖袭击风险建模

为评估"软目标"恐怖袭击风险,提高"软目标"防恐安全性,以供反恐部门决策参考,设计了一种基于攻防树的"软目标"恐怖袭击风险评估模型。针对不同的袭击方式和防御策略,构建了各类攻击结点和防御结点,对两类结点的动态交互影响因素进行了参数设定,生成了攻击防御树,引入了攻击回报(ROA)、防御回报(ROD)的概念,通过计算各场景下遇袭概率、攻防成本、攻防回报值,对有安检区域和无安检区域的人群遇袭风险进行了仿真、评估和比较。仿真结果表明,要降低"软目标"恐怖袭击风险,需要提高防御措施效率。在无安检区域实施有效的人防、物防、技防策略,可显著降低遇袭风险。     

基于离散事件仿真要素的军事仿真因果追溯方法

基于离散事件系统建模与仿真的军事仿真系统在军事筹划阶段扮演着至关重要的作用。因果追溯与分析是军事仿真中重要的技术,它可以在大量的数据与复杂的交互关系中找出时序上的关联关系,帮助研究人员确定作战行动中的一些关键实体或事件,用于探究战争的发展脉络与蕴含其中的因果关系。首先对作战仿真领域的因果追溯分析做了简要介绍,然后提出了一种基于离散事件仿真要素的因果追溯分析方法,这种方法可以分析军事仿真中的因果关系,并且有很高的通用性和良好的实用性。     

一种改进的事件驱动系统框架

在给出事件驱动系统安全漏洞的基础上,指出了产生漏洞的根本原因是:系统忽视了输入系统的事件序列之间存在的相关性;系统无条件信任任何事件源产生的事件.针对这两个原因,相应提出了事件序列形式安全分析模型及基于事件源的可信度评估模型,依据这两个模型,构建了一种改进的事件驱动系统框架.     

并行离散事件仿真中的DDM机制实现

在并行离散事件仿真系统中实现仿真模型间的互操作机制需要引入类似HLA中定义的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.我们开发的KD-PADSE高性能并行离散事件仿真环境采用谓词断言和对象代理方法在面向对象的并行离散事件仿真系统中实现了基于平行结构和事件调度机制的声明管理(DM)和数据分发管理(DDM)服务.在以千兆以太网互联的10节点Linux集群计算机上,采用DDM机制后仿真模型每秒(物理时间)可以进行1万次属性更新,是没有采用DDM机制时的20倍,在功能性和性能上验证了该DDM机制在并行离散事件仿真系统中的适用性.