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。     

基于TOPSIS-灰色关联分析法的网络空间防御能力评估

攻与守是辩证的统一,二者的相互转换是战斗过程的直观体现。网络攻防中,进攻通常占据主导地位,防御相对居于弱势位置,动态防御思想受到重视。通过梳理分析网络空间动态防御,得到影响网络空间防御能力的各个因素,构建了一套基于动态赋能的网络空间防御指标体系。为了排除由于人为偏好对结果的干扰,采用熵权法精简指标集合,对各项指标进行综合权重赋权,运用TOPSIS-灰色关联分析法构建了评估模型,实现了网络空间防御能力的评估,通过具体案例证明了该评估模型有效可行。     

将军与士兵的对话——第二炮兵某基地政委冯传生就热点敏感问题答战士问

年轻的士兵,思维活跃,敢鸣敢放;睿智的将军,坦诚做答,语重心长。5月19日下午,第二炮兵某基地政治委员冯传生少将在所属某旅,就当前基层普遍关注的热点、敏感问题,与230多名年轻官兵进行对话。在阵阵掌声中,一个