基于大模型的态势认知智能体

针对战场态势信息众多、变化趋势认知困难的问题,提出基于大模型的态势认知智能体框架和智能态势认知推演方法。从认知概念出发,结合智能体的抽象性、具身性特点,明确了智能体构建的3个关键环节：学习环境、记忆方式和产生知识机制;设计了战场态势认知智能体架构,包括记忆部件、规划部件、执行部件、评估部件以及智能体训练要点。在长期记忆部件中,围绕战场复杂状态建模特点,分析大语言模型、多模态大模型、大序列模型的运用问题。     

智能制造技术和智能制造系统

智能制造技术（ＩＭＴ）和智能制造系统（ＩＭＳ）是当今先进工业国家争相开发和探索的高技术领域之一。本文简要地介绍了该项技术的基本内容和原则,并着重从智能控制的高度概述了制造过程建模与信号分析,控制策略与方法等核心技术。本文还通过一个实例简介了ＩＭＳ的结构,借以说明该领域发展趋势。     

雷达智能BIT故障预测方法研究

在总结了几种比较常见的故障预测方法的基础上，介绍了基于统计学习理论的支持向量回归算法。提出将智能遗传算法用来对支持向量回归模型的参数进行优化选取，并详细介绍了模型参数的选取过程，避免了参数的盲目设置。将建立起来的模型应用于雷达智能BIT故障预测领域，并以一组智能BIT状态监测的数据对预测模型进行训练和验证，实验结果表明支持向量回归模型能有效地对雷达故障进行预测。     

MAS作战仿真中的人装单元Agent结构研究

研究了在多智能体系统作战仿真中人装单元Agent的结构，该结构以BDI模型为基础，由感知器、匹配器、信念集、愿望集、筛选器、意图、执行器和通信器等8个模块组成。介绍了每个模块的功能，并在给定仿真背景、元规则和能力属性的基础上进行了576次仿真对抗实验。实验结果表明，以这种Agent结构为基础的多智能体系统作战仿真结果符合军事常理，能够对作战仿真研究起到支撑作用。     

基于Agent的智能审计决策系统

被审计对象信息化水平的不断提高给审计人员带来了挑战.以Agent技术为核心,在比较系统阐述Agent技术原理的基础上,提出了一种新的智能审计决策系统模型,通过审计线索收集Agent、审计判断Agent及审计结论Agent之间的协作实现审计决策智能化,并指出了通用知识库的三重逻辑结构.最后以银行网上远程审计系统为背景,给出了一个使用Agent技术的审计智能决策系统的应用示例.实践证明,将Agent技术引入智能审计决策系统在技术上是完全可行的,是信息化时代审计的重要发展方向.     

美军几种有效提高频谱利用率的技术

文中简要介绍了美军的几种可有效提高频谱利用率的技术,如基于信号传播控制的频谱复用技术:定向天线和组网;利用信号问差异的频谱复用技术:扩展频谱、信号极化和智能天线等。文中对这些技术的特征以及应用于频谱复用时的特点作了简要阐述。     

基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

智能思政促进大学生思想政治教育精准化研究

随着时代的发展,人工智能变得尤为重要,为新时代思政教育的创新发展注入了新活力。而智能思政就是人工智能赋能思政教育的一种创新性教学方式。要想达到智能思政就需要通过人工智能这一技术手段,准确了解学生情况,并进行分析和应用,提高思政教育精准化水平,促进学生个性化发展,从而实现智能思政。从分析智能思政的内涵入手,引出其现实价值与意义,进而针对性地从学校、课堂与教师三个方面提出相应举措,促进智能思政的高质量发展。