南阳市关爱军嫂一往情深

近期,沈阳军区组织了全区预备役师首长机关军事训练考核。考核分理论、技能、战术作业三个方面。通过考核,不仅全面检验了预备役部队训练的质量和效果,也促进了编组、训练和战备方案的落实,有效地提高了首长机关的组织指挥能力和参考人员的业务素质。沈阳军区组织预备役 师首长机关训练考核@魏玉祥 @贲春志 @苗禄权     

简析蒋介石围追堵截红军长征失败的内因

蒋介石围追堵截红军长征失败的内因主要有:“攘外必先安内”的反动政策导致了蒋介石政治上的孤立;在围追堵截红军长征经过的十几个省份,蒋介石执行了许多与民为敌的政策,直接激起了沿途各省民众的反抗;蒋介石排除异己,欲借红军之力消灭沿途各省地方军阀的“一箭双雕”的部署,使国民党军队内耗严重,贻误了战机;蒋介石非常轻视红军的作战能力,在战略战术方面又显得因循、呆板;此外,国民党军队士气低落,缺乏战斗力也是围追堵截失败的又一原因。     

城市经济可持续发展油气战略研究

分析国内、西部和CQ城市的油气资源环境与供应能力;建立"十一五"期间CQ城市的GDP灰色预测模型、油气消耗量灰色预测模型、弹性系数预测模型和能源总消耗量控制目标模型,对CQ城市的油气需求和总能源消耗进行预测,以实现对单位GDP能耗的有效控制;并根据预测结果,提出油气发展的战略目标和战略措施,包括多种节能降耗措施(体制节能、产业结构调整节能、产品结构调整节能、技术节能、管理节能、价格节能、循环经济节能等).     

高速行进坦克身管速度对射击精度影响

坦克在高速行进时,由于路面谱等外部激励的影响,车体姿态和运动状态都会发生变化。由于车体的振动和随动系统的控制误差等,致使坦克火炮在射击时身管前端存在一定的速度扰动。原有解命中问题的条件中未考虑这一速度扰动的影响,使得坦克在高速行进条件下的目标提前点预测产生误差。通过建立外弹道模型,较准确地仿真分析了这一误差的大小和对射击精度的影响。     

“有线王”的进阶路

"游孔亮,你不是搞有线的料,转行吧",面对老兵们善意的劝慰,这个从福建农村入伍的"小个子"却有一股执着的倔劲:"你们不看好我,我就用成绩来证明!"风大、雨疾。刹那间,一群身背线盘的通信兵冲过炮火封锁区,在滂沱大雨中跃高墙,穿铁丝网,如猛虎下山……7月中旬,皖东某丘陵,空降兵部队一场单兵通信技能综合作业比武拉开战幕,数十名来自不同单位的技术尖子一较高下。在强手如云、训练尖子集聚的阵势中,一个身材瘦削干练的"小个子"脱颖而出,只见他背着线盘飞快地     

河北省组织开展省级人防部门人民防空行动研究性演练

日前,河北省人民防空办公室以信息化条件下防空袭作战为背景,组织开展人民防空行动研究性演练。根据信息化条件下防空袭斗争特点和规律,演练分战备等级转换行动、空袭时行动和消除空袭后果行动三个阶段,按照理论提示、宣布情况、研究讨论、编组作业、阶段小结"五步演练法"实施。演练采取全程研究、全员参加、无脚本临机处置、按战备等级推演、按建制进行战备等级转换的方法进行。通过演练,进一步明确了人防系统各部门和人员在信息化条件下人防行动中的角色定位,强化了对     

军民融合式装备保障风险管理初探

<正>积极探讨军民融合式装备保障的风险管理问题,对于全面贯彻落实党中央关于"推动军民融合深度发展"的重大决策部署,大胆而又稳妥地推进军民融合式装备保障深度发展,具有非常重要的意义。风险是指可能发生的危险。"有可能发生危险,但又不是必然发生危险"这一盖然性,是风险的本质特征。如果我们事先意识不到风险,则风险往往就可能发生;与此相反,如果我们事先能够及时地预测风险、     

基于锥形量热法的油池火相似性及点火特性模拟实验

针对油料池火灾相似性及点火特性研究需要,构建了一种基于耗氧原理的油池火锥形量热法模拟实验系统,引入火灾尺度相似性概念,研究了实验室尺度油池火与真实尺度油池火的相似性关系,探讨了实验室尺度油池火预测真实尺度油池火的可行性,基于实验室尺度锥形量热法研究了油池火点火特性,得到了辐射强度、辐射距离对油料点燃时间的影响规律以及点燃时间与锥照射强度之间的拟合公式。     

基于组织协同进化的软件缺陷预测方法

针对传统有标识软件度量元数据存在软件缺陷预测精度低的问题,首先对比选择合适的离散化方法,然后将组织协同进化分类算法引入并应用到航天软件缺陷预测领域,给出了一种基于组织协同进化的软件缺陷预测方法。该方法根据预测目标将离散后的软件度量元数据划分为不同种群,在各种群内部形成进化个体(组织)。组织在增减算子、交换算子、合并算子和组织选择机制的作用下不断进化,并基于属性重要度协同进化的方式进行适应度函数的计算,实现了有标识软件度量元数据缺陷预测精度的提高。最后通过两组仿真实验,验证了基于组织协同进化航天软件缺陷预测方法的有效性。     

面向蛋白质功能预测中有向无环图标记结构的多示例多标记学习

在多示例多标记学习问题中,标记之间往往是相互关联的,其中有向无环图结构是一种常见的层次关联结构,可见于蛋白质的基因本体学生物学功能预测的应用场景中。针对其标记间的有向无环图结构,提出了一种新的多示例多标记学习算法。算法从原始数据的特征空间训练出所有标记共享的低维子空间,通过随机梯度下降方法来降低模型排序损失,并融入标记间有向无环图结构关系对预测标记进行优化。将该算法应用于多个数据集的蛋白质功能预测中,实验结果表明,该算法具有更高的效率及预测性能。