党史学习教育融入思政课教学的理论探索与路径选择

党的二十大提出要弘扬伟大建党精神,而将党史学习教育融入高校思政课教学,就是弘扬伟大建党精神的关键一招。通过富有温度的党史材料,引导当代大学生感悟伟大建党精神,让红色基因、革命薪火代代传承,具有深远的历史意义和现实意义。本文分析了党史学习教育融入高校思政课的理论逻辑和融入路径,从党的百年奋斗历程中汲取砥砺前行的智慧和力量,推动高校落实立德树人根本任务,培养大学生厚植知史爱党、知史爱国情怀,争做爱国奉献的时代新人。     

新时代培育各民族共有精神家园的实践路径

新时代，世界正在经历新的变化，面临着新的挑战。世界经济脆弱性更加突出，地缘政治局势紧张等多重危机叠加，人类发展面临重大挑战。面对这些挑战，各民族共有精神家园是实现伟大中国梦的最大动力源泉。新时代培育各民族共有精神家园，要加强社会主义核心价值观引领，厚植各民族爱国主义情怀，始终坚持以人民为中心的立场，增强对中华民族文化的认同，打造共有精神家园的坚实物质基础。     

党史与思政课融合的意义与实践路径研究

中国共产党自成立以来，就始终将人民放在最重要的位置，一切发展为了人民，这也是思想政治课的教育和发展的基础。党史是一部具有极大教育意义的历史，关乎当今社会发展的趋势，对现今发展具有重要的借鉴意义：有利于学生坚定“四个自信”；有利于坚持马克思主义唯物史观；有利于大力弘扬爱国精神。党史与思想政治教育的融合，要以历史为依据，注重与实践相结合；要遵循客观事实，加强师资队伍的培养和建设；创新教学方法。在党史与思政课融合中，为青少年树立正确的人生观、价值观和世界观。     

地面车路径规划的参数化地图构建方法

对地面无人平台的路径规划同题而言,合理的环境地图构建方式对产生优化的规划结果至关重要.在分析地图构建方式与规划质量关系的基础上,依据障碍物已知的工作空间,提出了一种基于平面扫面的参数化地图构建算法,该方法通过对离散精度D、避障的最小安全距离ε、以及有效连通半径R,这3个参数的设定,优化环境地图生成,为地面车全局路径规划问题提供优质的环境建模方案.实验显示,基于该方法构建的地图,在降低计算复杂度的同时,也能产生优质的规划结果.     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

中南装备公司取得湖北高新技术企业资格

近日,惠安公司再传喜讯,2006年首次实现产品利润过亿元,全年完成销售收入23亿元,实现利润1．5亿元。     

国外任务规划系统的发展

在分析任务规划系统对现代空对地信息化作战重要性和必要性的基础上,详细阐述了国外具有代表性的先进任务规划系统的发展现状和程度,重点论述和剖析了以美国空军任务规划系统为代表的典型任务规划系统的体系结构、功能以及关键技术,旨在为我国空军、海军航空兵和陆军航空兵发展任务规划系统提供借鉴和参考.     

自主创新：转型升级的必然路径选择

破除国防科技工业发展的初始路径依赖,为转型升级提供新的路径选择。     

固定翼无人机曲线路径跟踪的积分向量场方法

常规的向量场方法在处理无人机曲线路径跟踪问题时很容易受非定常风扰的影响而使得跟踪误差增加,因此很多方法采用用无人机的惯性坐标系(地速和方位角)替代机体坐标系(空速和偏航角)的方式来提高抗风性能。但是,这种方式只能处理大小和方向均恒定的风扰,这在实际飞行中是过于理想的假设。为了克服这些不足,提出了一种采用侧偏距的积分来主动抵消非定常风扰的积分向量场方法用于固定翼无人机曲线路径跟踪控制。根据期望路径的曲率及路径角,结合无人机自身的状态信息设计了曲线路径跟踪策略,并且使用李雅普诺夫理论证明了提出的方法能够确保闭环系统的全局渐进稳定。最后,使用高性能半实物仿真系统验证了提出方法的抗风跟踪性能。     

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。