美俄军事卫星系统发展现状与趋势

目前,世界各国意识到信息对战斗力生成的巨大作用,纷纷开始积极发展军用卫星体系。从通信卫星、侦察卫星、预警卫星和导航定位卫星四个方面入手,介绍了美俄军事卫星系统的具体型号、数量、发射时间、运行状况等情况,并分析了军事卫星系统的发展趋势。现代航天技术的发展,极大地改变着人类的生活方式,也必将影响未来战争的发展模式。     

贯彻《现役军官法》 加强军官队伍建设

《现役军官法》首次以国家法律的形式对军官的基本条件、来源和培训作了明确规定 ,有利于提高军官队伍的整体素质 ,同时也对我军院校教育提出了更高的要求。顺应世界军事教育发展的大趋势 ,拓宽选拔培养军队建设人才的途径。面对科学技术迅猛发展和高新技术在军事领域广泛运用的新形势 ,我军要掌握未来军事斗争的主动权 ,关键是要培养和造就大批军政兼优、掌握现代科学文化知识的新型军事人才。而仅依靠军队自己培养干部已不能满足部队对高素质人才的需要 ,必须拓宽选拔培养军队建设人才的途径。《现役军官法》明确了军官来源的四条渠道 ,特…     

城市民兵如何为振兴经济做贡献?——成都军分区总结出八种形式

四川省成都军分区在学习攀枝花矿山公司经验,发动民兵为企业增效益、做贡献中探索和总结出八种形式: 一是“超产型”,即组织民兵在本职岗位上“超工时、超定额”,以适应现代企业生产组织严密、工艺流程复杂、民兵分散在各个岗位的特点,为企业超产做贡献。成都发动机公司武装部围绕企业生产建设,发动民兵立足本职岗     

县市国防教育、军民共建、双拥工作领导机构三合一好

近年来,由于各级党委、政府重视,现在,大部分县市都建立了国防教育、军民共建和双拥工作领导机构。不少地方还分别建有常设办事机关,这对于促进上述三项工作的开展起到了重要作用。但是,这么多重叠机构有必要吗?稍加考察便可发现,在这些县市,基本上是三套班子一套人马,三名县市领导兼管     

基于半监督FCM聚类算法的卫星云图分类

针对卫星云图的特点在分类特征集中采用了一种新的特征--差异化特征,该特征反映了云图的内部结构特点,并且具有良好的鲁棒性,能有效地避免云团位置变化对特征的影响.将半监督思想引入到模糊C均值聚类方法(FCM),克服了单纯的FCM方法未考虑领域知识导致的聚类结果的盲目性.半监督FCM方法在聚类过程中加入少量的由领域专家标记的样本,引入专家的领域知识,通过与这些带有类标记的样本进行相似性比较,引导FCM方法的聚类过程.试验结果表明,基于具有差异化特征的云图特征集,半监督FCM方法能有效地提高云图分类的准确率.     

法奥会战——伊拉克战争中英美联军与伊拉克军队为数不多的一次激战

伊拉克战争中,由于土耳其不允许联军“假道伐虢”,使得联军开辟南北两条战线对进“倒萨”的计划搁浅,不但使美军最精锐的数字化部队——第4步兵师无缘参加对伊会战,也使得美军必须选择南部战线,要么由地面横扫伊拉克全境,要么实施蛙跳战术经空中直插战略后方,但无论如何,在伊南部打开一个突破口,作为尔后发展的前进基地,对于美军来说意义重大。于是,位于伊拉克南部起咽喉作用的石油城法奥便成     

因地制宜 协调发展——建设屯垦戍边新型团场思路浅议

建设屯垦戍边新型团场是兵团党委从中央建设社会主义新农村的大局出发,结合兵团实际提出的战略任务。农六师芳草湖农场党委在建设屯垦戍边新型团场的实践中,在思想、组织、经济、队伍四个方面作了充分准备,进行了初步探索。     

基于专业、学科、基地三位一体的教育学科师资队伍建设实践

师资队伍建设是学科建设的核心任务,石河子大学师范学院基于专业、学科、基地三位一体的教育学科师资队伍建设实践取得了一定的实效。通过培育专业意识、提高专业教学能力、提供专业发展空间不断锤炼教育学科教师的专业素质和能力;依托学科凝练研究方向和集聚研究队伍,开展科研训练提高教师教育研究的能力;搭建教育研究与活动的优质平台,服务成果展示与转化,提升有效服务社会的能力。     

谈现代反潜作战平台对我军潜艇作战的影响及对策

反潜作战是现代战争中一种重要的作战样式,是决定战争胜负的重要因素之一.通过详细讨论现代反潜作战中主要的武器平台及对我潜艇作战的影响,提出了我军在未来可能的反"台独"作战中潜艇作战的3种主要战法.     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。