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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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在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上,介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取,并详细介绍了模型参数的选取过程,避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域,并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证,实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。 相似文献
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2010年9月11日20时17分,日本种子岛宇宙中心使用H-2A火箭将自主研发的首颗“准天顶”导航卫星“向导号”送人太空,28分钟27秒后星箭分离成功,太阳能电池板正常展开。如果向导号”卫星运行一切正常,日本将连续发射另外两颗“准天顶”卫星,构建起自己的卫星导航定位系统。 相似文献
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被审计对象信息化水平的不断提高给审计人员带来了挑战.以Agent技术为核心,在比较系统阐述Agent技术原理的基础上,提出了一种新的智能审计决策系统模型,通过审计线索收集Agent、审计判断Agent及审计结论Agent之间的协作实现审计决策智能化,并指出了通用知识库的三重逻辑结构.最后以银行网上远程审计系统为背景,给出了一个使用Agent技术的审计智能决策系统的应用示例.实践证明,将Agent技术引入智能审计决策系统在技术上是完全可行的,是信息化时代审计的重要发展方向. 相似文献
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随着时代的发展,人工智能变得尤为重要,为新时代思政教育的创新发展注入了新活力。而智能思政就是人工智能赋能思政教育的一种创新性教学方式。要想达到智能思政就需要通过人工智能这一技术手段,准确了解学生情况,并进行分析和应用,提高思政教育精准化水平,促进学生个性化发展,从而实现智能思政。从分析智能思政的内涵入手,引出其现实价值与意义,进而针对性地从学校、课堂与教师三个方面提出相应举措,促进智能思政的高质量发展。 相似文献
99.
智能天线是当前通信领域的研究热点之一。阐述了智能天线的基本原理 ,介绍了上行链路窄带自适应波束形成算法 ,对自适应波束形成算法进行了分类 ,较为详细地讨论了各种算法的特点 ,介绍了智能天线的研究进展状况和智能天线的应用 相似文献
100.
遵从“智能增加,精度降低”(IPDI)原则,将舰炮火力系统(含雷达、C~3I、舰炮等系统)的智能结构分为概念、协调、执行3级,并着重分析采用广义信息熵作为各级统一评价标准的可能性。最后,还简要提出了新型舰炮火力系统智能化发展的方向。 相似文献