论“税费分筹”

综合上述分析,现行基金筹集方式的改革思路,应从我国国情出发,根据社会生产力发展水平和经济承受能力的实际,建立具有我国特色的养老保险基金征集制度。     

虚拟再制造研究的体系框架

再制造工程是人类社会可持续发展战略的重要保证,虚拟再制造是提高再制造工程效益的重要内容。为了进一步开展广泛而深入地研究,首先需要明确其主要基础理论及重要研究内容。现根据虚拟再制造的显著特点,参考虚拟制造的研究内容,探讨建立了虚拟再制造研究的体系框架。     

面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

考虑几何及力和力矩非线性时弹丸运动方程的研究

从矢量形式的六自由度弹丸运动方程组出发,推导出了在全部力和全部力矩作用下考虑几何非线性及力和力矩非线性时的弹丸运动方程组,并导出了其用于数值计算的柯西标准形式,得到了攻角和进动角的计算表达式.此动力学模型可用于弹丸大攻角飞行时的弹道计算及某些灵巧弹药(如末敏弹)的设计.     

西部大开发与军事工程建设

为实现西部大开发与军事工程建设的兼容与良性互动,必须建立军地协调机构,同时要对西部总体规划、重点与骨干工程的军事安排、军事工程的平战结合、军队直接参与施工与军地工程建设的兼容等方面进行深入探讨。     

全国民兵政治教育统一教育：第三课——坚决贯彻党的十六大精神积极投身全面建设小康社会伟大实践

党的十六大确立了全面建设小康社会的奋斗目标,绘制了21世纪头20年我国现代化建设的宏伟蓝图,吹响了实现中华民族伟大复兴的号角。我们广大民兵、预备役人员作为社会主义现代化建设的中坚和骨干力量,一定要认真学习、全面领会建设小康社会目标的科学内涵和战略部署,立足本职岗位,积极投身实践,努力为全面建设小康社会做出新的更大的贡献。     

砂卵石地层大直径人工挖孔桩易出现问题探讨

在对砂卵石地层地质特点分析基础上,研究了此种地层中应用大直径人工挖孔桩时易出现的勘察失真、设计上未正确确定桩端阻力、施工中不按规范施工等问题,指出了应从勘察、设计、施工上采取的相应措施。     

军校大学英语教学贯彻党的二十大精神的“四维”“三环”

大学英语是院校人才培养的核心基础课程,对培养既具国际视野又具家国情怀的新型军事人才具有重要支撑作用。本文从词汇教学、篇章教学、课程思政和军事转型四个维度,分别从三个环节入手探讨如何在大学英语教学中推进党的二十大精神“三进入”。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

2023年深度学习技术主要发展动向分析

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。