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。     

新时代高校德育教育创新发展的价值与路径研究

新时代推进高校德育教育创新发展，对于培育时代新人的爱国情怀、加强时代新人的社会责任感、提高时代新人的品德修养方面具有重要意义。因此，高校要立足新时代的历史方位和育人要求，从高校德育教育的方式、平台和课程三方面创新德育教育，更有效地落实立德树人的根本任务，培养堪当民族复兴大任的时代新人。     

朋辈榜样作用在高校国防教育中的应用路径

朋辈榜样可以对当代学生起到良好的价值引领作用，将朋辈榜样作用应用于高校国防教育。本文以朋辈榜样作用为研究对象，深入分析朋辈榜样作用的教育价值，研究朋辈榜样作用在高校国防教育中的具体应用。     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

青年理想信念教育常态化制度化路径探析

理想信念是新时代青年思想行动的总开关，直接影响“三观”的形成与塑造。然而，受西方社会思潮的冲击影响，青年理想信念或多或少出现功利性、虚无性与多元化。在坚持基本的教育原则上，通过完善青年理想信念教育制度体系，守牢课堂教育主阵地，把握网络教育主渠道，构建大中小学理想信念教育一体化等对策，引导青年坚定理想信念，从而促进青年的成长与成才。     

试论美军反小型无人机能力的建设路径

研究美军反小型无人机能力建设路径，能以强敌研究为出发点深入理解其建设现状，并为我军应对提供借鉴参考。梳理美军文件、智库报告等资料可发现，美军当前高度重视反小型无人机能力建设，正扎实推进理论研究和教育培训，积极开展装备采购和技术引进，并联合国内外手段力量以塑造高技术、多维度、可操作的反小型无人机综合体系。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

面向冲突检测的资源规划图谱构建方法

为解决陆军合成作战中战场要素多、变化快、关联复杂造成的冲突检测信息集成与提取困难问题,基于知识图谱与可视化思想,提出一种面向冲突检测的资源规划图谱构建方法。针对作战行动特点与冲突检测需求构建资源规划图谱框架,通过提取与对齐实体、关系、属性生成数据层,并对数据层节点进行层次规约构建概念层;引入ChordLink模型优化图谱整体稀疏、局部密集结构的可视化表达;最后通过实例分析说明方法可行高效。     

军事通信中基于UFMC信号的峰均比抑制算法

针对5G移动通信中的通用滤波多载波（universal filtered multi-carrier,UFMC）系统中信号的峰均比（peak-to-average power ratio,PAPR）较高的问题,提出了一种改进二进制离散粒子群优化的免疫规划的部分传输序列算法（IPA-IBPSO-PTS）。该算法在IBPSO-PTS算法的基础上,采用差分算法中的变异来避免其在迭代搜索后期出现种群多样性丢失的问题,同时引入了新型免疫规划算法中的疫苗接种和免疫选择操作,进一步提升算法的全局收敛速度。理论分析和仿真表明,提出的IPA-IBPSO-PTS算法能够获得更好的PAPR抑制性能,有效地降低了军事移动通信系统的复杂度和误码率。     

生成对抗网络及其在无人系统中的应用

生成对抗网络(GAN)在无人系统多个层次上的应用提高了其智能化、自主化水平,具有巨大的应用价值和发展潜力。对GAN在无人系统技术中的应用进行了综合评述并且进行了展望。首先介绍了GAN的基本概念、训练方式和传统GAN的模型结构,并且从模型结构的变动、目标损失的变化以及适用的领域等方面详细介绍了深度卷积生成对抗网络(DCGAN)、循环生成对抗网络(CylcleGAN)、生成对抗模仿学习(GAIL)、序列生成对抗网络(SeqGAN)等GAN的8种衍生模型。接着概述了与无人系统OODA回路相关的智能感知、智能判断、智能决策、人机交互等方向上GAN方法的实际应用。最后基于无人系统共性技术的发展趋势,对GAN在无人系统的单体智能、多体或群体智能以及人机混合智能等方向上的应用进行了展望。