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121.
“最前沿”部队是指驻扎在改革开放最前沿,处于军事斗争准备最前沿。两个“最前沿”的特点使这些部队成了敌特窃密、渗透、破坏的重点,同时也使这些部队的防间保密工作更显重要与困难。积极深入地研究这些“最前沿”部队防间保密工作的难点与对策,进一步做好安全保卫工作,是当前军事斗争准备工作进一步深入开展的重要保 相似文献
122.
提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。 相似文献
123.
124.
针对三维注册初始化中内参难以进行标定的问题,分析了亚像素精度与相机成像模型,并对天牛须搜索算法进行了改进,在此基础上提出了一种求解三维注册初始内参的相机标定方法。首先,在图片中提取角点并进行亚像素精化;然后,在相机成像方程中引入畸变系数,重新推导成像方程并求解内参;最后,提出天牛须扰动搜索算法并对内参进行非线性优化。实验结果表明,该方法可明显减小相机的重投影误差,可以为三维注册模块提供初始化内参。 相似文献
125.
积极开展精准有效的就业观教育促进新疆高校少数民族大学生充分就业是实现新疆社会稳定与长治久安的重要支撑。通过对9所新疆高校16620名少数民族大学生进行问卷调查,发现就业观方面:新疆高校少数民族大学生自我认知较为模糊,职业认知趋向自我实现型,社会认知盲目乐观;返乡就业意愿不强烈,就业期望过高,过分追求稳定;计划疆外就业创业意愿比例较大,就业意向单位以稳定性单位为主,自主创业意识尚未成熟,选择升学深造学生比例较大。就业观教育方面,个人职业生涯规划尚不明确,职业生涯课程效果参差不齐,指导形式单一,就业指导类课程尚未实现全覆盖,就业指导类课程效果参差不齐,就业指导服务形式内容单一,同时还发现针对少数民族大学生就业指导精准服务尚未全覆盖。因此要形成全员、全过程、全方位的就业观教育格局,推动就业观教育内容与形式推陈出新,提高就业观教育指导服务精细化程度,促进就业教育教师队伍专业化建设,以期为新疆高校少数民族大学生提供优质的就业观教育。 相似文献
126.
为实现对火炮系统健康状态监测和故障预警,满足从“故障修”向“状态修”转变的发展需求,采用拟合模型算法,建立设备标准化电流优化BP神经网络预测模型(SC-BP),分析运行数据的内在逻辑和相关性,设计设备正常运行状态下的数据参数库,并与实时采集的设备状态数据进行比较,根据拟合优度进行辨识,通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系来判断设备状态,并显示故障关联信息,为工作人员分析故障原因提供了参考,并对算例进行了分析验证。研究结果表明,该故障预警方法能够辨识设备性能异常状况,使维护人员能够在设备故障形成早期发现征兆,提前采取措施以避免设备故障的发生。 相似文献
127.
阐述了平流层飞艇气动特性天地相似缩比分析设计方法,给出了刚体模型与柔性体模型完成风洞试验需满足的相似准则数,并指导完成两类缩比模型研制及风洞试验。通过对两类缩比模型风洞试验数据的分析,发现平流层飞艇不同充气内压下气动特性规律基本一致,但较刚体模型有明显的差异;柔性特征下的气动阻力系数明显高于刚体,在零攻角状态下甚至高出一倍,引发滚转气动力矩特性出现稳定与发散的本质变化。这对平流层飞艇特别是低压保形下的柔性气动特性评估,克服现有采用刚体气动特性数据或工程估算方法进行“动阻平衡”飞艇总体设计存在较大偏差的弊端,具有重要工程应用价值。 相似文献
128.
习主席强调,要增强部队凝聚力和向心力,最大限度激发官兵履行使命的积极性和创造性。进入新时代,影响部队凝聚力生成的因素增多,如何把官兵团结成一块坚硬的钢铁,既是时代所需也是形势所迫,必须系统施策、体系发力。一、思想引领力是凝聚力构建的源泉,要靠崇高事业追求保证“价值同向”一个有凝聚力的集体首先是志同道合的集体,前提是靠强有力的思想引领凝聚投身强军实践的广泛共识。 相似文献
129.
<正>某单位党委议教会上提出:“一定要让‘中心环节’与‘中心工作’深度相融,紧贴训练形势、训练进度、训练课目,搞好专题性、针对性、经常性教育,坚决防止教育与训练相脱节、‘两张皮’。”这段掷地有声的话,引人深思、发人深省。何为“中心环节”?何谓“中心工作”?思想政治教育是增强部队凝聚力向心力创造力战斗力,团结动员官兵投身强军实践、履行新时代军队使命任务的中心环节。军事训练是部队经常性中心工作,是生成和提高战斗力的基本途径,是最直接的军事斗争准备。 相似文献
130.
全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明:降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。 相似文献