大数据生态系统在海军作战中的应用

大数据的开发和使用在海军作战训练过程中的作用愈发突出。介绍了海军作战过程中的大数据特征,在此基础上对美国海军大数据生态系统的体系架构进行了分析,最后给出了我国海军作战大数据建设的现状并提出相应的对策建议。     

基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询

为了提高IETM数据查询的准确率,通过对数据模块编码层与XML内容层进行分析,结合N层向量空间模型查询算法,从IETM数据模块编码层中的型号识别码、系统层次码、信息码以及数据模块内部数据信息入手,提出了一种基于N层向量空间模型的装备IETM数据查询算法,并通过IETM实例验证了该算法的正确性与实用性。     

基于数据库的通用数据录取系统研究

传统的数据录取系统为每一个被试系统从底层开发一套录取系统,这样开发出来的系统具有如下缺点:一、对每个被试对象都从底层开始开发,效率较低;二、当录取信息需求发生变化时无法根据需要增加、调整系统资源,系统不具备开放性和通用性.为了使数据录取系统在武器装备试验中发挥更大的作用,采用数据库技术完成对复杂作战系统语义管理和智能分析,使录取设备具有通用性和扩展性,本文通过对通用数据录取系统体系结构及组成的介绍,详细地阐述了总线数据、应用软件、数据库库表等设计的方法,实践结果表明,它们可以较好地提高数据录取的效率.     

大数据背景下高校党建工作的挑战与应对路径

随着时代的发展和科技的进步,互联网、大数据技术普遍得到了发展应用,大数据时代随之而来,高校党建工作也面临着内外环境的剧变,迎来了崭新的发展空间。大数据为高校党建工作的时效性、针对性和实效性带来发展机遇,在提升党的思想引领力和价值凝聚力方面也将发挥重要作用。高校应加强对党建工作的思考和认识,在人才培养、数据平台构建、工作机制与组织建设上克服难题,实现与大数据技术的有效对接,为信息时代高校党建工作的创新发展提供有力保障。     

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。     

基于监测数据的电磁频谱地图构建与验证

提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。     

防空作战的革命——谈信息作战条件下的电子防空

本文论述了信息作战条件下防空作战新样式--电子防空作战的特点和基本战法.在此基础上,结合战争实际,提出了信息作战条件下提高电子防空作战效能的对策,对实施电子防空作战具有一定的指导意义.     

一种新的双应力加速寿命试验研究（Ⅱ）——统计分析篇

围绕双应力交叉步降加速寿命试验的统计分析问题进行讨论,首先对统计分析的条件进行了假定,然后在指数分布场合下对统计分析具有关键作用的数据折算问题进行了探讨,给出数据折算的公式及折算过程中参数估计问题的求解算法,最后利用仿真试验数据进行验证,结果表明该统计方法用于双应力交叉步降加速试验是有效的.     

新型电子装备固有测试性验证研究

分析了新型电子装备的特点和传统测试性验证方法的不足后,提出了新型电子装备固有测试性验证方法.在阐述了固有测试性验证方法原理的基础上,探讨了固有测试性验证方法的主要研究内容,并重点研究了新型电子装备测试点设计完备性的验证方法.     

军事管理革命中的电子军务建设

文章阐述了电子军务的内涵及其体系结构,并提出了电子军务建设的对策思考.