推进兵团农业产业化的思考

一、兵团农业产业化发展态势和拓展空间 20世纪90年代以来,兵团农业产业化发展呈现出强劲的发展势头,在保持发展类型多样化的同时,产业的分布进一步向经济作物、新兴产业和特色产品集中,在出口农业、特色农业及生态农业建设中发挥了重要作用,总体处于自治区领先水平,在西北地区也处于前列。但是,仍然存在一些值得关注的难点问题和薄弱环节：一是农业产业化经营组织载体发展滞后,特别是职工合作经济组织的发展滞后;二是农业产业化经营龙头企业产品结构和市场结构单一,没有产生最佳效益;三是农业产业化经营支撑体系薄弱;四是缺乏总体规划,布局尚需调整。     

深度报道浅析

与西方相比,中国的深度报道可谓“先天不足,后天失调”。由于中国电视业起步较晚,报纸深度报道并不如西方那样,是媒介竞争的产物,这是“先天不足”,而当中国电视新闻深度报道异军突起之后,报业深度报道便有些捉襟见肘,力不从心,此乃“后天失调”。那么今日面临“内忧外患”的中     

借力网络平台推动思想政治教育创新发展

当前,部队网络平台建设发展迅速,运用网络开展教育的理念逐步强化,官兵上网用网意识趋于自觉,思想政治教育呈现新的生机和活力。但同时也感到,网络作用发挥和功能拓展还有很大空间,运用网络开展思想政治教育的工作需要不断加强和改进。一、新的格局催生新的理念——要以观念更新促进工作创新,不断拓展网络思想政治教育的思路和视野 运用网络开展思想政治教育,离不开思想的解放、观念的更新,必须拓宽思路、开阔视野,树立科学的教育理念。一要确立“教育服务官兵”的理念。官兵获取信息、选择信息的过程,也是一个自我学习、自我教育的过程。搭建网络信息平台后,其丰富的信息资源可以让不同层次的官兵站在不同的起点上,各取所需、各得其所。     

适应形势任务变化 加强和改进陆军船艇部队建设

随着国家安全和发展利益向海洋空间拓展,陆军船艇部队在海防体系中的重要性日趋凸显。为有效应对我国海防地区面临的多种安全威胁,必须以新世纪新阶段我军历史使命为牵引,大力加强和改进陆军船艇部队建     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。     

我国军民融合深度发展的内涵研究

如何理解军民融合深度发展,做好军民融合这篇大文章,各方面尚未形成统一共识。文章从历史沿革角度回顾分析了我国军民融合演变的过程、民融合深度发展的内涵,并在此基础上对当前存在的主要矛盾进行了研究总结,从国家战略部署层面提出了下一步发展建议。     

探索新媒体与高校思想政治教育的深度融合

在新媒体时代,利用新媒体技术提高高校思想政治教育的综合质量是符合新时代教育教学要求的。高校思想政治教育是国家教育部门重点关注的教学任务。本文针对新媒体和高校思想政治教育的深度融合展开探索和研究,希望以此提高高校思想政治教育的综合质量。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

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。