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1.
各级党委领导在加强部队后勤管理过程中,必须强化艰苦奋斗意识,牢固树立过紧日子思想;强化标准意识,在管好用好标准经费上下功夫;强化法制意识,坚持依法规范后勤管理;强化人才意识,大力提高后勤人员素质。 相似文献
2.
作为党的建设伟大工程的重要内容,党内法规制度体系的完善需要通过法治思维来增强其适应、形成科学体系和衔接法律。具体来说,党内法规制度体系应用宪法思维明确党章的核心地位,应用法律部门思维实现横向板块划分,应用效力位阶思维实现纵向梯度结构,应用德法并治思维实现以刚性和柔性调整方式的并举。以此为基础,必须通过坚持法治思维以实现党内法规制度体系的不断完善。 相似文献
3.
4.
5.
介绍可靠性强化试验与加速寿命试验的基本概念 ,并进一步综述强化试验与加速寿命试验的国内外研究现状 ,最后对强化试验与加速寿命试验领域可能的研究方向进行归纳总结。 相似文献
6.
通过对14MnNbq钢板进行模拟控轧控冷试验,利用光学显微镜、透射电子显微镜、力学性能试验等检测分析技术和手段,对试验结果进行了分析和研究,证明该钢具有较好的强韧化综合性能,满足了大型桥梁用钢的技术条件要求,并指出了14MnNbq钢的主要强韧化机制。 相似文献
7.
通过介绍英国证据展示制度的基本内容 ,并将其与我国现行法律规定相比较 ,旨在完善我国的证据公开制度 相似文献
8.
9.
针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。 相似文献
10.
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。 相似文献