A theory of war economies

This article presents a proposed theory of how war economies are formed and maintained, as well as an integrated policy framework to guide the dismantling of war economies emanating from the proposed theory. Additionally, six potential areas for future research pertaining to the dismantling of war economies are also presented.     

Trinitarian troubles: governmental,military, and societal explanations for post-1945 Western failures in asymmetric conflicts

It seems paradoxical that powerful Western states are at their most vulnerable when the disparity in military capabilities between them and their opponents is at its largest. Yet it is precisely in such ‘asymmetric conflicts’ that Western countries have failed to achieve their overall political objectives the most often. Focusing on the post-1945 world, this article will examine governmental, military, and societal reasons for Western failures in asymmetric conflicts. Politicians' lack of understanding regarding war's fundamental nature, militaries' tendency to dissociate operational goals from grand strategy objectives and citizens' moral aversion to warfare appear to be among the main obstacles to success.     

一种面向宽带复杂信号侦察的可配置计算应用框架

可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。     

基于CPU-GPU混合计算平台的RNA二级结构预测算法并行化研究

RNA二级结构预测是生物信息学领域重要的研究方向,基于最小自由能模型的Zuker算法是目前该领域最典型使用最广泛的算法之一。本文基于CPU GPU的混合计算平台实现了对Zuker算法的并行和加速。根据CPU和GPU计算性能的差异,通过合理的任务分配策略,实现二者之间的并行协作计算和处理单元间的负载平衡;针对CPU和GPU的不同硬件特性,对Zuker算法在CPU和GPU上的实现分别采取了不同的并行优化方法,提高了混合加速系统的计算性能。实验结果表明,CPU处理单元在混合系统中承担了14%以上的计算任务,与传统的多核CPU并行方案相比,采用混合并行加速方法可获得15.93的全局加速比;与最优的单纯GPU加速方案相比,可获得16%的性能提升,并且该混合计算方案可用于对其它生物信息学序列分析应用的并行和加速。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。     

弹道修正弹射程偏差预测与阻力板展开时机优化

根据弹道修正弹阻力板的展开控制对于射程偏差预测要求的实时性,提出基于摄动原理的射程偏差预测算法.为解决阻力板修正能力在线计算数据量大的问题,提出在弹载计算机上装定阻力板修正能力表格的方法,给出发射前计算修正能力表格的过程和飞行中使用修正能力表格的步骤,提出阻力板展开时机的优化判断条件,并采用该方法对某型弹道修正火箭弹射程修正控制进行仿真试验和飞行试验.仿真试验结果表明,当目标射程为33 565.4m时,经修正后火箭弹的射程偏差能控制在20m以内;飞行试验结果表明,弹道修正火箭弹的射程偏差实测为24m,射程精度得到明显提高.     

建筑造型元素——构架的设计与创意

合理的构架设计不仅升华了建筑的外观造型,而且丰富了建筑整体的内涵;失败的构架设计则会产生适得其反的效果。创意的构架设计则是从时代发展的变化趋势着手,赋予构架新的生命。介绍了构架的作用,从过渡空间、形态转换、建筑特性、技术结合、灵活可变5个方面探讨了构架造型的设计创意,揭示了构架造型的设计手法,并剖析了构架这种造型元素在当前建筑设计上的发展趋势,提出应当注重构架的一体化设计,强调构架与实用功能相结合,并应充分发挥构架造型价值的设计观点。     

C4ISR体系结构设计方法

系统体系结构的设计在C4ISR系统开发中具有重要的地位,文章深入研究了目前运用广泛的三种C4ISR系统体系结构分析设计方法面向过程分析方法、面向对象设计方法和三维视图方法,分析了各种方法的优缺点并进行了比较;讨论了C4ISR体系结构设计方法和C4ISR系统本身的发展趋势以及两者之间的密切关系,对C4ISR系统体系结构的建设提出了自己的看法.     

C4ISR系统体系结构设计集成环境

C4ISR系统体系结构设计是系统综合集成的基础.针对C4ISR体系结构框架2.0,分析了体系结构产品的特点,研究了体系结构产品设计工具的分类以及应该具有的功能,提出体系结构产品设计工具的集成框架和基于体系结构核心数据库的数据管理机制,并实现了体系结构产品设计工具以及体系结构设计集成环境.