加强部队后勤管理需把握的几个问题

各级党委领导在加强部队后勤管理过程中,必须强化艰苦奋斗意识,牢固树立过紧日子思想;强化标准意识,在管好用好标准经费上下功夫;强化法制意识,坚持依法规范后勤管理;强化人才意识,大力提高后勤人员素质。     

法治思维在党内法规制度体系中的应用与意义

作为党的建设伟大工程的重要内容,党内法规制度体系的完善需要通过法治思维来增强其适应、形成科学体系和衔接法律。具体来说,党内法规制度体系应用宪法思维明确党章的核心地位,应用法律部门思维实现横向板块划分,应用效力位阶思维实现纵向梯度结构,应用德法并治思维实现以刚性和柔性调整方式的并举。以此为基础,必须通过坚持法治思维以实现党内法规制度体系的不断完善。     

着眼安全发展 强化规范管理——重庆预师二团抓好安全稳定工作的做法

近年来,重庆预师二团着眼安全发展,强化规范管理,推进了团队建设稳步发展。组建8年来,没有发生任何责任事故和刑事案件,先后受到总政、成都军区和警备区表彰。一、坚持抓思想教育,筑牢安全思想基础。一是强化责任。坚持学习领会各级安全稳定工作会议精神和首长重要讲话,切实树牢安全发展理念,不断增强抓好安全稳定工作的忧患意识和责任意识。二是熟知法规。反复学习军队的条令条例和各种法规制度,组织官兵对照法规制度找差距,养成依法办事、照章行事的好习惯。三是启发     

创新平台

强化责任搞好编兵整组工作,着力解决好软硬件建设问题,多法并举提高科学种养水平,开展“双学”活动促进全面建设,引导民兵在科技致富中作贡献,依法加强国防设施维护管理,积极为在乡老兵排忧解难……     

可靠性强化试验与加速寿命试验综述

介绍可靠性强化试验与加速寿命试验的基本概念 ,并进一步综述强化试验与加速寿命试验的国内外研究现状 ,最后对强化试验与加速寿命试验领域可能的研究方向进行归纳总结。     

14MnNbq钢强韧化机理研究

通过对14MnNbq钢板进行模拟控轧控冷试验,利用光学显微镜、透射电子显微镜、力学性能试验等检测分析技术和手段,对试验结果进行了分析和研究,证明该钢具有较好的强韧化综合性能,满足了大型桥梁用钢的技术条件要求,并指出了14MnNbq钢的主要强韧化机制。     

饮用水除氟技术的研究现状及发展趋势

饮用高氟水危害人体健康是个世界性问题,已越来越受到人们的重视。基于近年来饮用水除氟技术的研究进展,本文就目前主要饮用水除氟技术如混凝沉淀、吸附过滤、电凝聚、电渗析和反渗透等及除氟技术中存在的问题进行了阐述,并提出了饮用水除氟技术向绿色技术发展的趋势。     

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。     

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。