基于工作流管理的资源调度模型

主要讨论了面向资源管理的过程调度模型.在静态模型中,可以通过各种调度策略,资源柔性和仿真算法对资源调度进行不断完善,建立了资源-任务分配模型;在动态模型中,采用事件消息形式描述异常事件,根据工作流异常管理器中的规则库和历史数据库作出自适应处理;最后,设计了一种基于工作流管理的过程调度决策系统方案.     

论新型智能消防系统在大空间建筑中的应用

结合大空间建筑的消防特点,对防火墙与防火卷帘、普通闭式系统、雨淋系统等传统大空间建筑消防设施存在的问题进行了详细的分析,并对大空间建筑新型智能型消防灭火系统的优越性进行了探讨,提出应用建议。     

路面不平度的频谱分析及其AR模型

描述了路面不平度的统计特性,建立了AR模型。运用现代谱估计的方法对沙土地、硬土地和耕地等非人工路面的频谱特性进行了分析,得到了沙土地等3种路面的加速度功率谱和位移功率谱密度曲线图。结果表明,沙土地和耕地路面要好于硬土地路面,该结论与常识相符,验证了用AR模型法进行功率谱分析的可靠性和可行性。     

一种新型双转子发动机功率传输装置特性研究*

本文提出了一种基于摆盘和凸轮组合机构的双转子发动机功率传输装置。其结构简单、布置方式完全对称,平衡性好,能够通过凸轮控制转子的运动规律。为了分析和研究该机构的运行特性,建立了该机构的基本运动学模型,计算出了其运行轨迹,凸轮轮廓线等。分析了主要结构参数,如滚子轴线夹角和摆盘倾角,对其容积变化规律的影响。得出主要结论如下：滚子轴线夹角越靠近90°,气缸容积变化幅值越大。摆盘倾角与容积变化规律是成正比的,对于四叶片活塞转子而言,摆盘倾角最大可取值大约为65°。在实际中,滚子轴线夹角最好取90°,摆盘倾角要在留出足够叶片活塞厚度的前提下尽量去较大的值。     

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。     

一种基于知识的港口识别与理解方法

港口识别技术在军事上有着重要的应用前景。采用由上而下的知识驱动策略,充分利用了港口的图像特征,在低层处理中采用自适应平滑技术(Saint-Marc)进行预处理;中层处理提取港口重要对象目标(包括水域、防波堤和港口轮廓),用阈值分割和区域增长相结合的算法提取水域,用结构特征识别防波堤和港口轮廓;最后在高层处理中借用语义树的概念分析港口重要对象间的关系,采用概率松弛法进行港口的目标检测与识别。     

基于球齿轮传动的星载天线定位机构星间通信运动学研究

建立了基于球齿轮齿盘啮合传动的星载天线定位机构(PMSG)在星间通信过程中的运动学模型,研究了其运动学特性.分别建立PMSG自身运动学模型和卫星运动学模型,在此基础上建立星载PMSG的运动学模型.结合星间通信特点,以两颗中轨卫星为例对PMSG的运动学特性进行了仿真研究.仿真结果验证了文中建立的理论模型,得到了PMSG指...     

杨立丰:永不停歇的“拥军号”

燕山深处,当嘹亮的军号刚刚把群山唤醒,杨立丰就骑着她那辆“拥军号”自行车来到了军营。 杨立丰,河北丰宁满族自治县农业技术推广站站长、农艺师。10年来,为了提高驻军“菜篮子”的质量,她义务为军营传授蔬菜新技术种植方法,赠送资料设备,培训战士技术员、“种植能手”约320名,帮助新建或改建大棚、温室、种子场23个。她骑着自行车,走遍了驻车部队的每块菜地,每个温室和大栅,她和她的自行年也因此被官兵们誉为“永不停歇的‘拥军号。     

基于StarBus的对象事务服务的设计与实现

在分布式计算环境中，对象事务服务（ＯｂｊｅｃｔＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅ简称ＯＴＳ）对于提高分布式系统的开发效率具有重要意义。设计与实现一个高效的对象事务服务的关键在于克服网络阻塞的问题，本文着眼于一种基于面向对象传值语义的设计方法，可以有效地减少网络阻塞，适合于企业级应用。