认真抓好预备役部队新大纲落实工作

新颁布的预备役部队军事训练大纲是结合新形势要求,着眼预备役部队战斗力生成和建设需要制定的,内容扩展,标准提高,难度和科技含量增大。结合新大纲和预备役部队自身特点,扬长补短,正规施训,创造性地贯彻落实好新大纲,对于提高预备役部队训练层次和质量,提高快速动员和遂行作战任务的能力,做好新时期军事斗     

增强人防建设的改革意识

适应社会主义市场经济体制变革,着眼军事斗争准备需要,进一步转变观念,深化人民防空事业的改革,是新时期人民防空发展的客观要求。由于受长期计划经济和和平环境的影响,传统的人防建设观念根深蒂固,已影响和制约人防建设的深入发展,因此,加快人防事业发展,必须牢固树立改革意识,敢于摆脱传统观念的束缚,把思想转到为打赢高技术战争服务上来,转到为社会主     

“惩前毖后，治病救人”的理论内涵与创新发展

为破解内忧外患的困局，以毛泽东同志为核心的党中央开展了中国共产党历史上第一次大规模的整风运动。在此期间，毛泽东提出了“惩前毖后，治病救人”的方针，该方针的提出推动了整风运动的顺利开展。新时期以来，以习近平同志为核心的党中央在学习和传承历史经验的基础上，丰富了“惩前毖后，治病救人”的理论内涵，使其在新时代全面从严治党的伟大实践中不断创新发展。     

基于注意力机制的兵棋对抗态势预测方法

以不可观察算子实时位置预测为例进行兵棋对抗态势预测方法研究。训练基于注意力机制的陆战场战术级兵棋不可观察算子实时位置端到端预测模型。对高维离散兵棋态势特征进行低维嵌入,用多头自注意力机制学习特征交叉,通过把兵棋地图的各个六角格视为单独的类,将算子位置预测转化为稀疏特征下的多分类问题,达到33.47%的top＿1预测准确率,相较其他模型至少提高2.57个百分点,并具有良好的可解释性。     

基于深度学习的网络攻击检测模型

为提高复杂网络条件下网络攻击的检测检测精度、降低时间开销,提出一种基于卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制融合的网络攻击检测模型GP-CABL。GP-CABL能够有效抽取网络流量的最优特征,并能够充分学习网络流量的空间和时序特征,有效提升了检测精度、降低了计算开销。实验表明,GP-CABL针对主要网络攻击识别精度可达99.87%,相较当前研究有较大性能提升,并具有较好的鲁棒性。     

军校思政课如何讲好“六个必须坚持”

党的二十大报告用“六个必须坚持”概括了习近平新时代中国特色社会主义思想的世界观和方法论,即必须坚持人民至上、必须坚持自信自立、必须坚持守正创新、必须坚持问题导向、必须坚持系统观念、必须坚持胸怀天下,要求我们坚持好、运用好这些立场观点方法。世界观方法论是思政课的基础性核心内容,是贯穿思政课教学始终的主线、红线。军校思政课必须结合新时代强军兴军实践,根据党的二十大提出的“实现建军一百年奋斗目标,开创国防和军队现代化新局面”要求,讲深讲透“六个必须坚持”。     

聚焦主责主业 发挥优势作用 锻造坚强有力的军队党组织体系

<正>党的二十大报告指出,建强人民军队党的组织体系,推进政治整训常态化制度化,持之以恒正风肃纪反腐。这是强化基层党组织政治功能、提升组织力的重要举措,体现了锻造“三个过硬”基层的时代要求。党的力量来自组织,组织强则军队强。必须全面落实新时代党的建设总要求和新时代党的组织路线,敢于斗争挖根祛疾,踔厉奋发夯基固本,守正创新加快发展,努力把军队党的组织体系搞得更加坚强有力。一、发扬斗争精神,     

对军事训练监察的几点思考

习主席强调指出,要“强化训练监察,科学监察、严格监察,加大追责问责力度,促进军事训练水平整体提升”。2019年发布施行的《中国人民解放军军事训练监察条例(试行)》(以下简称《条例》),是我军军事训练组织形态和体制机制的重大创新,对于促进练兵备战具有重要意义,在提升部队打赢能力中发挥越来越重要的作用。     

仿蝴蝶扑翼飞行器:研究进展、挑战与未来发展

以昆虫为灵感设计的仿生扑翼飞行器在近三十余年来的时间里发展迅速,而蝴蝶作为众多昆虫中极富特色的一种也得到了许多研究者的关注。国内外以蝴蝶为研究对象进行了许多的仿生学研究和仿生飞行器研制,尤其是近十年来仿蝴蝶扑翼飞行器的设计与制造取得了较大的进展。对这一热点领域的研究进行了综述。首先从仿蝴蝶扑翼飞行器(BIFAV)的升力机制研究、结构设计与制造以及驱动与控制方面,综述近年来所取得的研究成果;其次指出仿蝴蝶扑翼飞行器目前在大小尺度、飞行灵活性、续航时间、控制鲁棒性以及仿生的逼真性方面仍然存在研究挑战;最终表明其未来的研究将朝着更小的尺寸、更灵活的飞行与更可靠的控制、更高的仿生程度等方向进一步完善。     

一种巡逻执勤目标检测算法研究

巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。