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831.
《国防科技工业》2012,(11):74-75
他具有和航空航天机载设备一样的性格,缜密、敬业、务实、广博。从他身上,我们可以强烈地感受到一种爱国的情结,一种敬业的责任,一种创新的精神,一种坚韧、执着的秉性2007年5月,丁凯受命于中国一航党组到庆安集团有限公司担任董事长、总经理。到任伊始,他便以一个现代企业家的高度敏感和胸怀,着手庆安未来发展蓝图的描绘工作。他认为,创新求变思想先行,庆安的出路在于变革,变革的出路在于思想解放。循着这一思路,他提出要进行三个方面的改变,改变缺乏责任意识和协作意识的心智模式、改变缺少理论指导和比较的学习模式、改变理论脱离实际的行为模式。  相似文献   
832.
潜艇和水面舰艇编队间的攻防对抗是潜艇作战研究的重点内容,如何确保潜艇在舰艇编队、反潜直升机等兵力的联合封锁下存活和突围,是对潜艇指挥决策的考验.为此,针对潜舰机博弈对抗场景,从深度强化学习和规则推理两个方面构建潜艇智能体,提出两种近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法改进机...  相似文献   
833.
习近平总书记在西藏考察工作时强调:学史力行是党史学习教育的落脚点,要把学史明理、学史增信、学史崇德的成果转化为改造主观世界和客观世界的实际行动。学史明理是前提,锤炼党性要力行。对于共产党员来说,弘扬伟大建党精神,践行初心、担当使命,就是一个锤炼党性的过程。发扬党的光荣传统、赓续红色血脉,用党史精华滋养党性修养,不断提高政治判断力、政治领悟力、政治执行力,胸怀"国之大者",注重修身律己,才叫党性强。党性是可以触摸的,在李大钊身上,表现为"新造民族之生命,挽回民族之青春"的舍命奋斗。  相似文献   
834.
坦克的无人化将成为作战装备的未来研究方向之一,针对坦克无人驾驶如何提高智能体训练速度是当前深度强化学习领域的一大瓶颈,提出一种最近经验回放的探索策略来对传统的软行动者-评论家算法(soft actor-critic,SAC)进行改进,在训练阶段,赋予最近经验更大权重值,增大其采样概率,从而提高了训练的稳定性和收敛速度。在此基础上,基于应用环境以及作战任务设计奖励函数,提高算法的战场适用性。构建具体作战场景,对改进的算法与传统算法进行对比,结果表明,提出的算法在坦克速度控制上表现出更好的性能。  相似文献   
835.
张磊  赵亮 《政工学刊》2022,(3):46-47
<正>开展军事职业教育是贯彻落实党中央、中央军委和习主席关于实施人才强军战略决策部署,加快构建"三位一体"新型军事人才培养体系的重大举措。实现党在新时代的强军目标,基础在基层、活力在基层。如何促进基层官兵深刻认识军事职业教育的本质内涵和重大意义,进而凝聚思想共识,激发学习热情,锻造有战斗力、有文化以及强烈职业精神的新时代军事人才队伍,业已成为高质量推进军事职业教育必须解决的首要课题。  相似文献   
836.
针对防空武器的作战使用需求,提出了一种基于深度学习的防空武器红外目标识别流程,通过大视场进行目标检测,小视场进行目标跟踪识别.在目标检测阶段,采用YOLO网络模型实现全图多目标识别定位;在目标跟踪阶段,采用超分辨率重建算法提升目标局部图像分辨率,利用深度残差网络模型实现跟踪目标的识别分类.试验结果表明,基于深度学习的空...  相似文献   
837.
党的十九大审议通过的《中国共产党章程(修正案)》,提出了一些新思想、新论断、新概念,充分体现了党的十八大以来党的理论成果、实践成果、制度成果和新鲜经验,必将在推进党的建设和党的事业中发挥根本性规范和指导作用。认真学习、自觉贯彻新党章是全党的一项重要任务,也是每个共产党员义不容辞的责任。  相似文献   
838.
习主席在中央军委党的建设会议上的重要讲话为全面加强新时代军队党的领导和党的建设工作,立起了根本遵循、指明了前进方向。深学细悟讲话精神,对照“四个不纯”“七个弱化”剖析反思,当前在党的领导和党的建设方面,以下五个问题需要重点关注:一是政治领导力与“三个绝对”要求还有差距。从政治上分析形势、看待问题、管控风险的意识和能力比较欠缺。政治历练的纯度不够。尽管能认识到政治建设是党的根本性建设,但有认识缺深度、调门高行动缓,对创新理论尤其是习近平新时代中国特色社会主义思想学习思考不深、走心入脑不实、理论武装不强,政治修养、党性觉悟没有完全与党中央同频共振。政治建军的力度不够。贯彻政治建军要求抓思想引领、部队建设缺少清晰思路、有效抓手,贯彻决策指示不够坚决,政治纪律规矩落实踩虚。  相似文献   
839.
68216部队学习宣传贯彻党的十九大精神,注重组织官兵原原本本读原著、学原文、悟原理,由浅入深采取深情诵读、创意手语、互动宣讲、微信课堂等富有时代特点、官兵喜闻乐见的方式,有效增强了十九大精神学习的吸引力和感染力,立起了学习宣传贯彻的新风尚新导向。  相似文献   
840.
针对兵棋推演的自动对抗问题,文章提出基于深度学习网络和强化学习模型来构建对抗策略。文章结合深度强化学习技术优势,立足多源层次化的战场态势描述,提出面向智能博弈的战场态势表示方法;将作战指挥分层分域的原则同即时策略游戏中的模块化和分层架构相结合,提出一种层次化和模块化深度强化学习方法框架,用于各决策智能体与战场环境交互的机制以及对抗策略的产生;为满足实际作战响应高实时特点,提出压缩的深度强化学习,提升模型输出速度;为改善对不同环境的适应性,提出利用深度迁移学习提升模型泛化能力。  相似文献   
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