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121.
习主席指出,“军队首先是一个战斗队,必须坚持一切建设和工作向能打胜仗聚焦”,强调“能战方能止战,准备打才可能不必打,越不能打越可能挨打,这是战争与和平的辩证法”。我们要清醒认识到,虽然现阶段我国发生大规模外敌入侵的战争可能性不大,但因外部因素引发局部战争和武装冲突的可能性不能低估。政治工作作为我军的“生命线”,在做好应对强敌军事斗争准备过程中,必须将政治工作摆在强军兴军首位,为部队在执行军事斗争任务中讲政治、讲策略、讲方法,正确领会、坚决贯彻党中央和习主席决策部署提供有力保证。 相似文献
122.
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
123.
124.
简要介绍了军事虚拟仓库及其组织结构形式.以及博弈论的相关知识。结合军事后勤系统的特点,采用完全信息静态博弈纳什均衡的方法分析了军事虚拟仓库的组织结构模式,在假设的合理的条件下模拟3种组织形式的博弈过程。通过各个模型的最终纳什均衡,指出了3种组织结构形式运作的结果和其积极因素、消极因素、噪声构成.结合我军现有的后勤保障体制,提出现行保障体制的合理与不合理的地方,并给出了改进方案,对优化全军后方仓库布局及管理和战备物资储备及应急保障有着重要意义,可以为总部决策提供咨询建议。 相似文献
125.
军事指挥人才作为作战行动的直接筹划者、决策者和指挥者,其素质能力的高低对战争的成败产生至关重要的影响。必须以军事斗争准备为牵引,着眼信息化战争的特点,在坚持政治素质第一的同时,加快培养和造就一批长于信息运用、善于谋划决断、精于联合指挥、勇于开拓创新的高素质军事指挥人才群体,为履行新世纪新阶段我军历史使命提供强有力的组织保证和人才支撑。 相似文献
126.
闫寒 《军队政工理论研究》2006,7(4):88-89
坚持用长征精神提升现代军事人才素质,必须铸造求真务实、善于创新的军事人才品格,培养军事人才积极进取的人生观和价值观,培养军事人才的团结协作能力和敢打必胜的战斗精神。 相似文献
127.
陈岸然 《军队政工理论研究》2006,7(6):53-55
科学人才观是做好人才工作,落实人才强军战略的思想基础。全面理解和践行科学人才观,一要牢固树立人才资源是第一资源、人人都可以成才、以人为本的观念;二要始终坚持党管人才原则,加强各级党委对人才工作的领导;三要构建与科学人才观相适应的军事人才激励机制。 相似文献
128.
载人航天器的自主化和智能化使其探索空间和飞行任务范围不断扩展,是主动应对未来太空军民融合领域变革的重要手段。对载人航天器自主健康管理技术这一热点领域的研究进行了综合评述,并对未来研究进行了展望。首先,在阐述载人航天器自主健康管理技术基本概念的基础上提炼了其体系框架;其次,分析总结了载人航天器自主故障诊断与预测技术的研究现状;然后,探讨了研究进展与挑战;最后,从故障机理、智能技术和预测评估三个层面对发展趋势进行展望。综述表明,失效机理和故障模型都还需持续进行研究,以混合智能技术为核心的自主故障诊断与预测技术有望取得突破,进一步发展面向可重复使用载人航天器的准确诊断和预测技术。 相似文献
129.
人机混合智能是由“人-机-环境”相互作用而产生的新型智能系统。对人机混合智能领域的最新研究与应用动向与进展进行了综合评述。首先介绍DARPA近年来在人机混合智能领域的加速布局;然后盘点了脑机接口、可信人工智能、虚拟现实、环境感知等人机混合智能核心技术的最新科研与应用进展;最后讨论人机混合智能面临的挑战与对未来军事发展的启示。综述表明,机器在未来将更多地用作人类“同事”,而不仅仅是“工具”,人机混合智能的各项核心技术已经不同程度地产生实战应用,而人、机之间的权责分工、能力分配、交互接口、伦理规制等将是人机混合智能进一步发展所需解决的关键问题,人机混合智能将加速军事变革进程,对作战样式、装备体系、战斗力生成模式等带来根本性变化。 相似文献
130.
针对智能船舶的自主航行障碍物视觉快速检测与测距需求,提出一种基于深度学习的智能船舶轻量化水面障碍物视觉检测与测距方法。从障碍物检测速度和计算量的角度出发,该方法可提升智能船舶环境感知能力。首先,针对障碍物检测问题,在Yolov4检测模型的框架下,构建基于MobileNet特征提取网络的DIS-Yolo水面障碍物检测模型,实现模型网络结构的轻量化改进。其次,针对障碍物测距问题,基于所构建的障碍物检测模型和COMS成像模型,提出水面障碍物测距机制,实现水面障碍物的高精度测距。最后,通过模拟实验验证所改进模型的有效性与测距函数的精确度。所提出的方法可提升智能船舶的航行安全性,同时可为智能船舶环境感知需求提供新的思路。 相似文献