强化"六种意识"提高研究生管理教育水平

任职教育背景下的研究生管理教育,必须坚持以科学发展观为指导,强化中心意识、效率意识、创新意识、学习意识、能力意识和协同意识,进一步完善措施、科学施管、加强协调、拾遗补缺,努力营造管理育人、服务育人、环境育人的良好氛围,不断提高研究生管理教育水平。     

军校大学生社会主义荣辱观教育初探

在军校大学生中开展社会主义荣辱观教育,要着力抓好以下几个环节:加强理论研究,明确教育意义和目的;突出军队特色,提升道德水准;力求深化,通过拓宽教育形式切实提高学生的道德修养水平;着眼全局和长远,致力于营建和谐校园,以社会主义荣辱观教育为契机推进院校思想政治建设水平的整体跃升。     

增强思想政治教育针对性实效性必须确立科学的教育观念

增强部队思想政治教育的针对性实效性,必须进一步确立“教育是中心环节”、“紧贴实际搞教育”、“教育服务官兵”、“教育讲求效益”这四种观念,以观念更新推动思想政治教育创新发展。     

充分发挥思想政治教育在培育社会主义荣辱观中的作用

胡锦涛总书记提出以“八荣八耻”为具体内容的社会主义荣辱观,是对马克思主义道德观的精辟概括,是对新世纪新阶段社会主义道德的深刻阐述,是推进社会主义精神文明建设的强大思想动力和重要指导方针。军队思想政治教育工作要充分发挥其对树立社会主义荣辱观的培育功能,坚持学与思、知与行、从善与耻恶的统一,进一步提高官兵的思想道德素质。     

关注社会思想文化影响提高思想政治教育质量

加强思想政治教育,必须关注当前社会思想文化的弱意识形态性、强娱乐消遣性及易传播扩散性对官兵产生的影响,创新教育的方式方法,不断强化官兵的精神支柱,培养官兵高尚的精神境界,使官兵始终保持政治上的坚定性和思想道德上的纯洁性。     

加强军营网络道德教育

网络道德教育是基层经常性思想工作面临的重要任务。加强基层网络道德教育,要着力进行网络道德意识教育、网络道德规范教育和网络道德自律教育。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

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。     

建立任职教育与学历教育协调发展机制推动后勤院校教育转型

贯彻落实第十五次全军院校会议精神,推动后勤院校转型,实现任职教育与学历教育的协调发展,必须建立科学的任职教育与学历教育需求形成机制、规划决策机制、教学内容协调机制,部队教育与国民教育分工协作机制、科学的资源优化配置与经费投入保障机制以及先训后用的军官晋升任用机制。     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。