图文追忆1945年9月2日日本投降签字仪式东京湾 1945

1945年9月2日,星期天,一个被永记史册的伟大日子,人类历史上空前的浩劫--第二次世界大战将在这一天正式结束。上午8时43分,日本东京湾战舰如云,同盟国最高统帅、美国陆军五星上将道格拉斯·麦克阿瑟乘"尼加拉斯"号驱逐舰到达"密苏里"号战列舰--在这艘强大的战舰上将举行日本对盟国的投降仪式,跟随他的是1942年在菲律宾巴丹半岛被俘的美军温莱特将军和在新     

清算与末日1946-1948东京战犯法庭终极图文

《波茨坦公告》宣布:“欺骗及错误领导日本人民使其妄欲征服世界者之威权及势力,必须永久剔除……对于战罪人犯,包括虐待吾人俘虏在内,将处以法律之裁决。”依据公告精神,1945年9月11日,麦克阿瑟将军下令逮捕首批被指控的39名战犯。12月,苏美英三国外长在莫斯科通过了《莫斯科会议协定》,规定盟国驻日最高统帅部应采取一切必要措施,以使“日本投降及占领和管制日本”诸条款一一实现。经中国、苏联、美国、英国、法国、澳大利亚、加拿大、新西兰、荷兰九国磋商,达成协议,决定将日本首要战犯交上述九国代     

国内“专利代理”研究热点与趋势分析

运用信息计量学、自研软件和以CiteSpaceⅡ为代表的知识图谱工具相结合的方法对1987至2016年国内"专利代理"领域内的基本情况和研究热点与趋势进行了初步分析与可视化展现。通过对数据的处理和分析得出了国内"专利代理"研究领域的期刊、作者、机构、高被引用文献等基本情况,并利用关键词共现、突现词检测等方法对国内"专利代理"研究的热点和未来的研究趋势进行了初步预测,对国内"专利代理"研究具有一定的借鉴意义。     

基于序列样本的威胁雷达信号识别方法

针对传统信号识别速度慢和对无法识别持续时间短的威胁雷达信号等问题,研究了信号序列样本构建方法和变步长匹配方法,提出了一种基于序列样本的威胁雷达信号识别方法。该方法根据先验知识构建雷达信号序列样本,采用变步长匹配法对脉冲流进行匹配识别,并对持续时间较短的雷达信号进行处理。仿真实验验证了基于样本序列的威胁雷达信号识别方法的有效性和可靠性,实验表明该方法对复杂环境和复杂体制雷达信号的适应能力强,正确匹配率高。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络,它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建,通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

基于遗传算法的航路规划模型研究

航路规划模型问题是飞行器航路规划研究的一个重点问题。目标函数模型设计的合理与否,对航路规划的效率及准确度将产生十分重要的影响。在建立连续的威胁概率函数模型、构建航路规划目标函数模型时,将遗传算法应用到航路规划中,通过仿真计算验证模型有效性。     

美多用途攻击型核潜艇战力几何？

美国是世界上最先研制出攻击型核潜艇、弹道导弹核潜艇的国家,也是世界上海军潜艇作战能力最强、高新技术最为发达的国家。目前,除去威震世界的“俄亥俄”级战略导弹核潜艇外,美国海军还拥有具有现代实战经验的“洛杉矶”级、冷战后期产物“海狼”级、现代技术密集的“弗吉尼亚”级三型核潜艇,是备受世界关注的美国海军水下多用途攻击型核潜艇。请看——     

带保障智能体的多智能体战斗模型仿真研究

为了研究基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型的演化和涌现规律,在Swarm平台上建立了一个多智能体的战斗保障模拟仿真系统,并对战斗过程双方兵力耗损和弹药消耗进行了仿真研究,其结果和现实情况比较吻合.基于复杂适应系统理论的多智能体仿真模型可以模拟复杂系统的微观行为,进而能够显现出系统的宏观涌现现象,对作战研究有着非常重要的方法论意义.     

发挥旅团机关作用

江 主席多次强调 :“基础不牢 ,地动山摇。”部队建设的基础是基层 ,军队一切工作的出发点和落脚点是基层。旅团机关是连接上级机关与基层的枢纽 ,是面对面指导基层建设的“一线指挥部” ,要强化抓基层的“主角”意识 ,加强基层全面建设 ,确保部队“打得赢”和“不变质”。确立落实《纲要》是应尽责任的观念 ,发挥党委核心领导作用 ,以积极的姿态做好抓基层工作《纲要》是我军基层建设基本经验的科学总结 ,七项经常性工作是构成战斗力的基本要素。党委机关只有坚持用《纲要》规范基层建设 ,把依据《纲要》抓基层作为义不容辞的职责 ,以“五…     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。