2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式(例如量子计算等)深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

基于改进平方根UKF双向滤波的单站无源定位算法

针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、稳定性差和收敛速度慢等问题,在结合平方根无迹卡尔曼滤波(Square-Root Unscented Kalman Filter,SRUKF)以及后向平滑思想的基础上,提出了一种改进SRUKF的双向滤波算法。该算法采用Q-R分解的形式,使用误差协方差的平方根代替协方差参与递推运算,提高了算法的稳定性与运算效率。同时,该算法对状态向量进行扩维,将过程噪声与观测噪声通过非线性系统传播,降低了噪声对滤波精度的影响,并利用当前时刻滤波结果通过Rauch-Tung-Striebel(RTS)后向平滑得到再次前向滤波更高精度的起始值,提高了算法的定位精度与收敛速度。仿真结果表明,新算法在保证实时性的基础上改善了单站无源定位的性能。     

基于三对Bell态纠缠交换的QDKD方案

提出了一种基于三对Bell态纠缠交换的量子确定性密钥分发方案(Quantum Deterministic Key Distribution,QDKD),该方案充分利用量子纠缠交换的原理,通过对三对Bell态进行纠缠、测量操作,并辅以经典信息实现确定性密钥的分发,方案中任何窃听行为都会被及时发现。同基于两对Bell态纠缠交换的QDKD方案相比,协议利用三对Bell态并使用两种方法实现确定性密钥信息的分发。分析结果表明,方案仅用到两粒子纠缠态,没有涉及任何幺正操作,操作性强,密钥分发效率高。     

升级扑克技巧系列讲座之四——首引

首引——顾名思义为"首先""引领"。桥牌及华牌中均称作"首攻"。特指打出一副牌中第一圈牌中的第一手牌。可以是单张副牌A,或对子AA,或甩牌AAK,或拖拉机AAKK等。首引是庄家的特权之一。首引往往决定一副牌的走向,因而不可随意处置,通常应当遵循以下原则:其一:最先出副牌中某花色的孤A。庄家扣完底牌后,有时某门花色仅剩下一张孤A,首引时孤A为最优先级。严重强调多张副牌A,万万不可同时一次打出,必须分先后顺序逐一     

395枚勋章的蓝盔记忆

战火之中见生死,对于军人无疑是最大的考验。在踏上飞往马里的航班前,尽管每名维和官兵都悄悄地留下了遗书,但3个分队的领导都向大家承诺:"把你们满腔热情带出去,也一定会把你们一个不落、生龙活虎地带回来。"伴随着高昂激越的《义勇军进行曲》,沈阳军区领导把一枚枚金灿灿的荣誉奖章,郑重地挂在数十名从西非大陆凯旋的官兵挺起的胸膛上。勋章与奖章交错,泪光与荧光辉映。首批赴马里维和部队表彰大会颁奖现场,回放着395名维和官兵试剑沙场、     

2011年世界军费开支及武器贸易概况

一、军费开支2011年世界军费开支为17380亿美元,占全球GDP的2.5%,人均249美元。这是自1998年以来首次增长停止。这主要缘于2008年全球金融危机后,大多数西方国家优先削减国内赤字,减少军费开支。2011年军费开支最多的10个国家及数额分别是:美国7110亿美元,中国1430亿美元,俄罗斯719亿美元,英国627亿美元,法国625亿美元,日本593亿美元,印度489亿美元,沙特阿拉伯485亿美元,德国467亿美元,巴西354亿美元。     

有限数据诱骗态量子密钥分配的无条件安全界限

以实验中采用最多的诱骗态量子密钥分配方案(基于预报单光子源)为研究对象,在有限数据条件下,推导了单光子态计数率下限和误码率上限的计算公式,得出了无条件安全密钥生成效率的下限和安全传输距离的范围.根据研究结论,只要已知系统发送数据数量,便可得出量子密钥分配无条件安全界限;也可以按照密钥分配的指标要求,反过来确定系统发送数据的数量.这样避免了数据有限带来的安全漏洞,提高了实际量子密钥分配的安全性和有效性.     

中国海军接收英援“八艇”内幕（上）

抗日战争胜利后,中国海军开始了,重建工作,在重建后的中国海军中,有“八舰”和“八艇”之说。其中的“八舰”是指美国按照“租借法案”赠与中国的8艘各种类型的军舰,而“八艇”是指英国赠与中国的8艘巡防炮艇。本文主要为您讲述的是“八艇”的来华过程及其最终归宿。     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于信任中继的QKD网络研究

基于信任中继的量子密钥分发(QKD)网络由于其组网效果好、扩展性强、技术容易实现成为未来保密通信组网的首选方案。文章首先介绍QKD网络的分类和现状;然后提出信任中继网络的基本网络拓扑模型,在此基础上分析了网络的信道和密钥中继方式;最后提出了影响信任中继网络组网效果和性能的决定性参量,分析比较了信任中继网络采用不同选路方式的优缺点。