发挥典型示范作用 推进学习不断深化

92岁老八路杨敏学离休30年来,坚持真情传播党的创新理论、真心维护党的光辉形象、真诚当好党和群众的纽带,为广大党员干部树立了终身学习、终身奉献、终身修德的先进典范,在军地产生了很好反响。结合总结宣传杨敏学先进事迹,我们对学习贯彻胡主席"七一"重要讲话有了更深的理解和感悟。一、学习贯彻"七一"讲话,就要以杨敏学终身学习为示范,把学习作     

生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

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。     

临近空间高超声速目标跟踪方法研究?

临近空间高超声速目标跟踪技术研究在空天防御系统中具有重要军事意义和理论价值。本文综述了临近空间高超声速目标跟踪中的目标运动建模、目标跟踪算法等研究内容的研究进展,并对其存在的问题进行了深入分析。针对这类目标跟踪存在的问题,结合临近空间高超声速目标探测跟踪需求,指出了临近空间高超声速目标跟踪技术的研究思路,为相关研究提供了参考。     

基于HRRP的雷达目标识别研究综述

雷达目标识别(RTR)技术在国土防空和战略预警领域具有重要意义,目前相关研究大多基于高分辨距离像(HRRP)展开。梳理了当前研究主要聚焦于样本完备和小样本情况下目标识别的问题,研究方法主要聚焦于基于特征提取的识别方法、基于统计建模的识别方法以及基于深度学习的识别方法等3个方面。聚焦2大问题,从3个方面开展综述,进行归纳总结;指出在当前研究领域存在的5个亟待解决的问题,分析了下一步研究可以考虑的方向。     

美国"海洋物联网"项目发展现状与关键技术分析

针对目前缺乏广阔海域的实时监测手段,美国国防预先研究计划局(DARPA)为提升海上分布式态势感知能力,发展了"海洋物联网"(OoT)项目.通过对相关资料的搜集、整理和分析,首先给出项目目标、原理、计划等项目概况信息,然后重点介绍了该项目的两项关键技术——浮标设计/开发和数据分析技术,接着介绍项目合同授予、实验部署等进展...     

【专题】无人机空战决策技术研究进展

随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标的过程。本文首先介绍了世界各国该领域的研究进展,并基于空战决策的求解思路,将决策方法分为三类：基于对策理论、基于专家知识以及基于启发式学习算法的决策方法。其次,针对基于对策理论的空战决策方法,阐述了从微分对策到矩阵对策的发展及联系;针对基于专家知识的空战决策方法,介绍了该类方法的建模方法,改进方向;针对基于启发式学习算法的决策方法,论述了各典型方法的适用条件、改进途径等。最后,对无人机空战决策的研究难点进行分析,并展望了未来的研究方向与趋势。     

无人机空战决策技术研究进展

随着无人机相关技术领域的飞速发展,无人机迅速成为世界各国军事领域的研究热点。无人机自主决策作为无人机领域的核心问题,指的是无人机基于空战态势,利用数学优化理论、人工智能等方法,独立自主地生成机动动作控制指令以完成设定目标的过程。本文首先介绍了世界各国该领域的研究进展,并基于空战决策的求解思路,将决策方法分为三类:基于对策理论、基于专家知识以及基于启发式学习算法的决策方法。其次,针对基于对策理论的空战决策方法,阐述了从微分对策到矩阵对策的发展及联系;针对基于专家知识的空战决策方法,介绍了该类方法的建模方法,改进方向;针对基于启发式学习算法的决策方法,论述了各典型方法的适用条件、改进途径等。最后,对无人机空战决策的研究难点进行分析,并展望了未来的研究方向与趋势。     

论终身教育趋势下军校教师学习的终身化

学习,是人类认识自然和社会、不断完善和发展自我的必由之路。终身学习是21世纪的生存概念,是教师自身发展和适应职业的必由之路。教师专业发展是一个随时代变迁永无止境的过程。在终身教育趋势下,军校教师要不断提高自己,树立终身学习观念。     

静电信息探测技术研究现状及进展

利用静电起电及放电过程中产生的静电场和辐射场信息来进行探测是航空静电危害防护、目标探测与定位等领域的关键技术。综述利用静电信息进行探测的各种理论、技术及其应用等方面的研究现状,对研究中存在的问题进行了探讨。     

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。     

当代教师的基本素养

随着社会对人才培养质量要求的提高,对教师的素质有了更高的要求,要求当代教师具备教学反思的能力、终身学习的理念、执着的教育追求、高度的责任感、仁爱之心、宽容的情怀等基本素养。     

基层快讯（一组）

北京市顺义预备役团持之以恒学习理论,终身践行党员先进性。健全学习制度,开办读书班和政治理论函授站,按季度和月份对集体学习和个人自学做出统一规划,保证每月有2天交流学习体会,团队形成了浓厚的争学理论的氛围。     

党员理论学习制度要与时俱进

日前,我们就党员理论学习问题作了系统调研。通过调研得到的初步启示是：当前提高党员理论学习质量的关键之一,在于改进学习制度,以使其更好地适应新时期学习任务和环境的总要求。从调查情况看,中高级领导干部理论学习制度较系统,普通党员理论学习制度较薄弱,但两者都存在以下几个问题：（一）制度的激励性不足。这与缺少有效的激励措施有很大关系。（二）制度的约束性不足。在学习考评上缺乏像军事训练那样科学有效的测验手段和达标体制,难以防止“走过场”和弄虚作假等问题。（三）制度的可操作性不足。有些学习考评制度项目十分笼…     

激光Z扫描技术研究进展及其应用

简要介绍了Z扫描技术的原理,分别从扩大应用范围、提高测量灵敏度以及激光Z扫描技术理论基础等方面对其近年来的发展进行了综述,并介绍了激光Z扫描技术在测量非线性材料的非线性折射率、非线性吸收系数以及其它方面的应用.     

反导弹系统中的目标识别技术

本文是一篇综述文,没有什么创新,只是试图对反导弹系统目标识别技术的全过程作一个简明的阐述。文中给出了描绘目标识别的功能框图和数学模型。 目标识别的理论基础是模式识别理论和统计判决理论,但它不同于图象增强和图形识别,在实际应用中有其特殊的处理分析技术。作者认为,最重要的工作是特征信号的提取,其次才是根据特征信号的统计分布（多数不是正态分布）进行分类器的设计。     

浅析马赛克战项目布局与关键技术

<正>作为美国防预先研究体系中的核心、国防科技创新的领导者,美国防高级研究计划局（DARPA）始终以“投资国家安全领域颠覆性技术,防范对手技术突袭”为使命。马赛克战作为DARPA首个以作战概念引领技术创新的范例,围绕体系架构、指挥控制与作战管理、通信组网、平台与武器、基础技术等方面布局近百个项目,力图破解关键技术难题,谋求智能化时代技术优势。     

装备零讯

美军研究水下潜伏武器 5月5日,美国防预先研究计划局（DARPA）的研究项目“上浮式有效预置载荷”（UFP）近日结束第一阶段的研发工作,该项目研究内容为在4000米深的海底布置有效预置传感器装置,潜伏期可长达数年,在需要时远程遥控指挥中心操作人员可触发其有效载荷浮出水面,进而开始执行部署任务,系统的负载将包括相机、干扰发射器、低功率的激光攻击系统、监视传感器,甚至是作为诱饵或提供情报和目标信息的无人机和潜航器等。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习已成为人工智能领域的研究热点和主流发展方向之一,为诸多重要应用领域带来了革命性的进步。对2023年深度学习技术热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍了深度学习技术发展现状,其次探讨了深度学习技术的军事应用任务和挑战,最后盘点了深度学习技术的未来重点发展方向。综述表明,大语言模型是深度学习领域在2023年最突出的亮点,世界模型框架下的自监督学习技术、强化学习框架下的人工智能智能体技术等也呈现加速发展态势;环境恶劣与强干扰复杂条件下的高鲁棒性深度学习、面向实时流数据高效处理与内在逻辑关联的深度学习、面向多变作战场景自主决策与快速决策的深度学习、面向跨域数据协同感知与协同推理的深度学习等,是深度学习技术未来重要的发展方向。     

高速三体船研究综述

从水动力理论、模型试验和船型优化等方面对高速三体船的研究进展进行了综述,阐述了高速三体船的应用前景,归纳评述了有关的研究成果和尚存在的问题,并提出了关于这种新船型的若干研究方向.