提高军事理论课教学质量的几点看法

现代大学生思想活跃,喜欢求知、求新、求变,对国防和军事知识普遍关心,具有较强的求知欲。因此,在军事理论教学中要以教学大纲为依据,精心准备教学内容,灵活运用科学的教学方法和手段,不断提高军事理论教学质量。一要注重跟踪世界军事发展动向,保证教学内容鲜活。密切关注国际形势和军事理论的发展变化,及时调整补充教学内容,力求把学生最关心的世界热点、最新信息、最新学术动态引入课堂,使教学内容前卫、鲜活、精干,让军事理论课充满生机和活力,从而有效地激发学生的学习热情。二要注重军事理论特点,保证教学内容科学。军事理论教学内容涉…     

人武系统提高谋打赢能力的几点思考

提高谋打赢能力是人武系统建设新型军事机关、加强民兵预备役建设的中心工作。当前,由于在人武系统的一部分人中存在着“到了武装部、别想再进步”的认识和“熬年头、混日子”的思想,所以造成了谋打赢能力不够强、行动不够自觉的问题。为有效克服上述问题,切实提高人武系统的谋打赢能力,应努力把握好以下三个方面:一是用党的创新理论成果武装头脑,切实增强提高谋打赢能力的紧迫感和自觉性。面对新的形势和任务,人武系统的党委机关和领导干部应牢记职责、不辱使命,以军委胡主席的重要论述为指导,自觉地把思想和行动统一到谋打赢上。二是不断…     

军地合力共同搞好普通高校军事理论课建设

军队院校是学生军训军事理论课教学的主力军。搞好军事理论课教学,需要军地双方院校围绕共同的目标,构建合理的保障机制,加强合作,相互支持,密切配合。一、合理的机制是军地院校合作的保证军队院校与地方院校虽然有着搞好学生军训的共同目标,但双方毕竟不是一个体系。况且一所军队院校要与若干所地方院校建立合作关系,容易顾此失彼。实践证明,双方要保持良好的合作关系,圆满完成教学任务,军队院校必须发挥主导作用,按照上级有关学生军训的指示精神,结合工作实际,与地方院校一起,构建军地双方协作配合的工作机制,确保军事理论课教学顺利进行…     

对营造基层单位学习氛围的思考

习主席在"不忘初心、牢记使命"主题教育总结大会上强调:"中国共产党人依靠学习走到今天,也必然要依靠学习走向未来。"作为党领导下的人民军队,由无数个基层单位组成,而基层单位的学习事关人民军队的建设发展与兴衰成败,必须抓紧、抓实、抓好。现实中有些基层单位不想学、不会学、学不好的问题还比较突出,习主席在中央军委基层建设会议上深刻指出当前基层部队存在的"六个跟不上"问题现象,都跟学习有密不可分的关系。所以,基层单位营造良好的学习氛围至关重要,如此才能真正达到"学为解、解为用"的目的。     

工作场所学习视域下中职学校深化校企合作的策略研究

中等职业学校是国家培养技能型专业人才的重要场所,校企合作是职业教育发展的基本趋势。当前中职学校在校企合作中面临着企业动力不足,重工轻学,学徒制建设不完善等问题。本文从史蒂芬·比例特工作场所学习的视角出发,在分析工作场所学习内涵和特征的基础上,提出深化校企合作的策略,如完善校企合作课程体系、建设全面参与的新型学徒制、引企入校的办学模式、以绩效和胜任力为驱动等工作方法。     

深入学习领会习近平关于斗争精神重要论述

进入新时代以来,习近平在讲话中多次提到斗争精神。这些关于斗争精神的重要论述,科学回答了新时代发扬斗争精神、增强斗争本领的重大理论和实践问题,是运用辩证唯物主义和历史唯物主义方法论,基于马克思主义特有品质得出的必然结论和提出的时代要求。我们要学习领会习近平关于斗争精神的重要论述,并深入贯彻到进行伟大斗争的实践当中。     

OFDM系统中深度神经网络指导的IQ不平衡补偿算法

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。