基于Web技术的通用导弹装备保障信息管理研究

分析了通用导弹装备保障管理工作的实际需求 ,研究了网络数据库系统的体系结构及Web数据库的有关技术 ,基于B/S (Browser/Server)结构 ,采用Java动态网页技术 (JSP)设计了Web服务平台 ,实现了管理、发布动态Web数据库信息的功能。     

大型仿真推演系统数据质量评估方法

数据是大型仿真推演系统建立和运行的基础,一定程度上其质量直接关系着整个系统应用的水平、广度及深度。首先建立了大型仿真推演数据质量的评价指标体系,包括3个一级指标和相对应的二级指标,然后提出了定性指标的定量化、定量指标的无量纲化的指标指数确定方法,以及在分析权重确定的基础上提出了主观赋权与客观赋权相结合的方法,最后基于AHP法以某一装甲兵作战仿真推演系统的数据为例进行了质量评估,从宏观上得到了一个整体的数据质量评价。     

基于BP神经网络的多功能相控阵雷达威力评估

运用动态静态结合的方法以及厂家测试数据、查阅外军资料等手段获得多功能相控阵雷达指标参数,采用BP神经网络建立威力评估模型。研究表明:所建立的BP神经网络多功能相控阵雷达威力评估模型具有很高的评估精度,可以很好地反映雷达二级指标和雷达威力之间复杂的非线性关系,为多功能相控阵雷达威力评估提供了一种准确有效的方法。     

虚拟环境中聚合级CGF坦克实体火力运用仿真

CGF是作战仿真必备的技术支持,国内的CGF系统尚不成形,急需对其进行深入的研究以满足作战仿真不断发展的需要,介绍以一个排的CGF坦克实体在虚拟的战场环境中火力运用方式及运用规则,列出了聚合级CGF实体的火力运用仿真流程图,实现虚拟战场环境下坦克实体一定的智能行为。     

宜宾军分区科技练兵效果好

把人才培养作为科技练兵的基础工程,把改进训练方法和手段作为提高训练效果的“倍增器”,是科技练兵应把握的两个重要环节。四川省宜宾军分区在训练实践中,坚持以科技运用为中心环节,重视转化和应用科技练兵成果,收到了较好成效。 培养人才,打牢基础。该军分区在组织实施科技练兵中,紧紧抓住人才培养这个关键环节,采取分批脱岗轮训打基础和集中在职培训抓提高的“两分训练     

泄漏类火灾原因的认定

本文通过具体实例分析了泄漏的危险性以及因此而引发火灾的原因及其认定。     

按照“三个代表”要求加强直属队建设浅见

支队 (团 )直属队作为部队的一个基层单位 ,既有工作上的专业性 ,又有组织上的独立性 ,是完成各项任务的重要落实单位。笔者近日调查 ,从支队(团 )直属队建设来看 ,党委 (支部 )班子全面抓建的能力相对薄弱 ,干部队伍中发现问题、分析问题和解决问题的能力素质弱化 ,骨干队伍中不懂不会、独立完成任务的能力不强的现象较为突出。按照江主席“三个代表”的要求 ,加强直属队建设 ,应着力针对上述问题 ,结合自身的特点 ,不断提高建设质量和整体水平。据此 ,必须抓好三个环节。一、按照“三个代表”的要求 ,抓好直属队党委(支部 )的“龙头”建设…     

愿你有份好工作

外出打工的民兵朋友们:今天我们综合了近年来“求职”人们总结的经验和教训,为你当一回“事前诸葛亮”,“给你提个醒”,告诉你“求职有技巧”,真心帮你谋到一份称心工作。 事前诸葛亮:五种合同你别碰 1、口头合同。这类合同一般由熟人牵线介绍签订的,一旦发生利益纠纷因无字据为证,打工者利益必然受损。 2、一边倒合同。即合同内容偏向用工者,不利于打工者,当出现利益受损时,打工者有苦难言,有理难申。     

面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略

影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次:包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法。基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10 min缩短到了5 s。     

面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来,大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法,基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法,可以推广应用到其它同类系统平台,对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。