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。     

海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

以深度强化学习为核心的智能博弈技术在游戏领域内的突破和进展为海空兵棋AI的研究提供了借鉴。智能体架构设计是需要解决的关键问题,良好的架构能够降低算法训练的复杂度和难度,加快策略收敛。提出基于随机博弈的海空跨域协同决策博弈模型,分析了相关的均衡解概念;在分析典型智能体框架基础上,针对海空兵棋推演决策博弈过程,提出基于多智能体分层强化学习的智能体双层架构,能够有效解决智能体间协作和维度灾难问题;从兵力协同、智能体网络设计、对手建模和训练机制共4个方面分析了关键技术。期望为海空兵棋AI设计实现提供架构指导。     

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。     

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。     

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。     

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.     

中国清末以来历届政府军衔等级设置纪实

军衔等级是军衔制度的核心。军衔制度在世界上产生以来，军衔等级的设置，经历了由低到高、由简到繁的发展过程。公元20世纪初，军衔制度传人中国时，军衔制度在国际上已趋成熟，军衔等级的设置总体上已基本稳定，