提升信息作战能力的几点思考

着眼未来信息作战需要,缩短与强敌问的明显差距,加快生成和提高部队现实信息作战能力,已经成为一个迫在眉睫、刻不容缓的重大现实课题。必须紧紧抓住部队信息作战能力建设的薄弱环节,从制约信息作战能力提升的关键性问题入手,采取有效措施,不断提高部队的信息作战能力。     

台军近期提升反导作战能力的新动向

中国国防科技信息中心2000年12月29日报道近期,台军为提升反导弹作战能力,采取一系列新举措,主要情况是：     

航空通信平行仿真系统研究

针对未来多域协同体系级作战下的航空通信动态规划需求,根据仿真系统与实际系统的虚实映射、实时同步、共生演进和闭环优化的系统目标,提出了平行仿真系统在航空通信装备作战效能提升、装备内场增量式集成测试验证、装备智能健康管理以及虚实结合的试飞训练等方向的应用构想,建立了一种面向航空通信的平行仿真系统架构,给出了系统组成,分析了系统涉及的实时数据采集、多分支并行仿真推演和基于人工智能的态势预测与智能决策等关键技术难题,为平行仿真技术在航空通信领域的具体应用奠定理论基础。     

脉冲串信号时差估计优化算法

针对脉冲串序列信号的目标定位任务,传统的单脉冲到达时间差定位方法由于测量单个脉冲的到达时间产生的误差可能偏大,而导致目标定位精度不能满足实际工程需求。现提出两种优化定位精度的方法,前者是针对在脉冲串未出现缺失的条件下,利用最小二乘法计算两个基站接收到的脉冲串到达时间差;后者是针对在脉冲串出现缺失的条件下,利用序列相似性原理对脉冲串到达时间差进行搜索,两者都能减小测量误差对整个定位系统的影响,提高整个系统的定位精度。     

牢固树立打赢理念全面提升军队核心能力

为贯彻落实党的十八届五中全会提出的创新发展理念，全面推进国防和军队建设，构建能够打赢信息化战争、有效履行使命任务的中国特色现代军事力量体系。当前，必须紧紧扭住能打仗、打胜仗这个强军之要，通过树立打赢的发展理念、瞄准打赢不同样式的战争和打赢不同的战争对手，从而全面提升军队的核心能力。     

梯度学习的参数控制帮助线程预取模型

对于非规则访存的应用程序,当某个应用程序的访存开销大于计算开销时,传统帮助线程的访存开销会高于主线程的计算开销,从而导致帮助线程落后于主线程。于是提出一种改进的基于参数控制的帮助线程预取模型,该模型采用梯度下降算法对控制参数求解最优值,从而有效地控制帮助线程与主线程的访存任务量,使帮助线程领先于主线程。实验结果表明,基于参数选择的线程预取模型能获得1.1~1.5倍的系统性能加速比。     

确立创造性抓落实的新思路

实践证明，思路决定出路，决定质量，决定发展。创造性地抓好工作落实，必须按照新的形势和任务的要求，确立与之相适应的工作思路。一）思想观念要更新。思想观念紧跟时代前进和形势任务发展变化，是创新工作思路的先导。当今时代，政治、经济、文化、科技正在发生深刻的变化，新军事革命迅猛发展，部队建设面临着许多前所未有的新情况新问题。作为领导和机关，要创造性地抓好工作落实，就必须强化前瞻意识，顺应时代潮流，善于知变应变，努力用新的观念谋划工作、指导实践。要强化想长远、谋大局的观念。着眼事物的发展变化，站在军队建设…     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

“五个提升”筑牢基层党建基础

中央决定开展基层组织建设年活动,旨在以创先争优为动力加强基层组织建设,以基层组织建设年为抓手深化创先争优,把创先争优活动与基层组织建设年活动有机地融为一体,促进基层党建工作全面提升。自活动开展以来,一些基层组织建设中存在的突出问题得以解决,取得显著成效。今年是基层组织建设年活动的     

一种鲁棒的场地球类视频中的球门探测方法

在场地球类视频中,球门常常会伴随着精彩片段而出现。因此,球门探测是体育视频的基础,同时也是视频高层语义概念探测的研究热点。目前,利用机器学习方法进行视频中的对象探测是非常有前途的研究领域。基于此,提出一种基于模糊决策树的球门探测算法,用来探测场地球类视频中球门帧的出现,为了提高分类准确性,在模糊决策树训练的过程中加入了平衡处理。实验结果表明,与基于阈值和决策树的算法相比,该算法可以得到更好的分类结果(F-measure>95%),并且我们可以从所建立的树中推导出模糊规则来解释分类模型。