锤炼快反精兵

广东省揭阳军分区针对平时和战时可能担负的任务,按照"分专业、划层次、大集中、分片训"的方法,经常组织民兵重点连、民兵尖子     

结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点,设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和IC变换等关键热点的图像处理单元映射方案,提出并实现一种G-Fast ICA并行算法,并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示:在处理高光谱影像降维时,CPU/GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能,G-Fast ICA算法比串行最高可获得72倍加速比,比16核CPU并行处理快4~6.5倍。     

航天快速发射现状与发展

研究了国内外航天快速发射现状,总结了发展趋势;分析了制约我国航天快速发射发展的因素,并对我国航天快速发射发展的能力要素和部分关键技术进行了梳理;最后,给出了我国开展航天快速发射建设的几点建议。     

基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

ACO-ELM与CFSFDP结合的机载动力系统参数估计北大核心

针对机载动力系统测试数据的不确定性,求解参数实时性差的问题,提出了基于快速寻找密度极点聚类与蚁群极限学习机的机载动力系统的参数估计方法。首先利用基于寻找密度极点的聚类算法对全工况范围内的测试数据进行聚类,然后在每一个子类中用极限学习机设计了子参数估计器,并用蚁群算法寻找极限学习机的最优隐层神经元数目。训练与测试表明,参数估计测试相对误差明显优于传统的RBF神经网络方法,且参数估计时间能够满足机载在线实时状态评估的需求,该方法可应用到其他不可测参数的估计。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

利用开源大数据的社会工作实时评估方法

鉴于目前社会工作评估评价方面的学术研究还较薄弱,存在无针对性指标体系,现有相关评比周期长、成本高等突出问题,探索构建了利用互联网开源大数据的实时定量评估模型,建立了针对性指标体系,提出评分快速计算方法,并设计实现原型软件。针对选定的社会工作进行案例实证,通过采集某省14个市州的互联网真实数据来评估其工作力度,结果与多位受访者的主观感受及相关官方评估基本相符,验证了所提模型的有效性和合理性。     

南理工研制发明世界首台飞行吸附机器人

<正>近日,由南京理工大学研制世界首台飞行吸附机器人(又称"谍影旋机")亮相营救人质演习。该机器人主要包括四旋翼结构、吸附装置、两自由度无线摄像头、嵌入式控制器和多种传感器等部件,具有功耗低、噪音小、续航能力强等优点,具备空中飞行能力,能够能快速移动到目标位置,实现在三维空间壁面进行稳定吸附。机器人能够长时间在线工作,实现了仿飞行生物的飞行和栖息机制,可应用于公共领域进行长时间     

俄重新开动“死亡列车”

据俄新社报道,俄罗斯战略火箭兵司令表示,俄罗斯计划在2014年上半年完成“铁路机动导弹作战系统”的初步设计。这也意味着这种冷战时期令西方胆战心惊的“死亡列车”又要“重出江湖”。实际上,面对美国咄咄逼人的反导系统和“全球快速打击”计划,面对北约东扩和复杂多变的安全局势,俄罗斯正在重点加强战略力量的建设,一个攻防兼备、跨越太空和海洋的“战略新力量”呼之欲出。