课程思政背景下声乐课堂中红色文化融入策略分析

在当前中国的教育体系中,课程思政已成为一项重要的教育改革任务,旨在培养具有坚定的理想信念和高度的政治觉悟的新一代青年。声乐课程是培养学生综合素质的重要组成部分,因此如何在声乐课堂中融入红色文化成为了一项重要的教育课题。本文通过分析课程思政的背景,探讨了在声乐课堂中融入红色文化的策略并对实施效果进行分析,以期为声乐教育提供有益的参考。     

精明采办策略发展探析

文章简要介绍了精明采办策略的基本要素,阐述了该采办管理模式的发展及其运用对军品采办效果、国防工业政策和国防工业发展的影响,并对我军的装备采办建设提出了建议。     

基于多信号模型的计量策略设计与验证

装备可计量性的理论方法研究对提高装备的计量保障水平具有重要意义。针对国内缺乏装备可计量性模型的现状,提出了可计量性分析设计的多信号模型方法。系统总结了可计量性多信号模型的基本理论,详细介绍了在单超差假设及不考虑组元可靠性、计量时间和费用影响下的超差检查用检定和超差定位用检定操作优选算法以及计量策略制定方法。建立了信号产生系统多信号模型,给出了超差-检定相关性矩阵,分析了信号产生系统的计量检定树,结论与信号产生系统实际检定方法相符,实例证明,此方法合理有效。     

海上编队信息系统安全域防护策略

增强编队信息系统的安全防护能力,是确保作战指挥顺畅和军事信息安全,确保诸兵力协同作战时信息保密共享、信息综合安全利用、武器可靠共用的重要手段。针对海上编队信息系统的安全问题,遵循深度防御、分等级防护和综合防范思想,提出基于安全域划分的安全防护体系结构,在此基础上研究了安全域内部防护策略、安全域间安全防护策略以及安全域间的信息流控制技术,为未来编队信息系统的分等级安全防护提供了指导和依据。     

基于神经网络集成方法预测膜蛋白类型

由Chou等人提出的预测膜蛋白分类的机器学习算法在近年来不断改进,使得预测膜蛋白类型的准确率越来越高。但是由于膜蛋白类分布不均衡而导致少数类的预测准确率非常低,使用神经网络集成方法能解决此问题。该方法中Bagging算法通过对多数类欠采样和少数类过采样来解决膜蛋白训练数据集不均衡问题。此外,用神经网络集成方法对已训练数据集和独立数据集进行分类测试,得出神经网络集成方法预测效果优于单个最好神经网络。该方法为解决蛋白质分类预测问题提供了一种新的策略,特别是训练数据集不均衡时,该方法的优势更加明显。     

检查搜索时舰艇编队匀速搜潜与跳跃式搜潜比较

在分析水面舰艇编队使用拖曳式线列阵声纳匀速搜潜和“跳跃式”搜潜过程的基础上,对仿真环境进行假设,并建立了水面舰艇搜潜蒙特卡洛法模型,通过仿真试验,对其在一定条件下检查搜潜时匀速搜索与跳跃式搜索效能进行研究,得出的相关结论对提高水面舰艇反潜作战运用水平具有较大的实际应用价值.     

基于MLP优化网络的报警关联技术

提出一种基于MLP网络的主动报警关联技术,这种技术不依赖于已有专家报警知识,经过初始的训练,能自动识别攻击场景,使初始报警自动关联.通过用MLP网络计算报警之间的关联概率,构建实时报警图;用遗传算法优化MLP网络;用关联矩阵存储报警之间的关联信息;用不断更新的关联矩阵来构建相应攻击策略图;描述了报警关联实时报警图和攻击策略图的构建过程;实验验证效果良好.     

美国2013年核力量

美国目前仍在继续削减其核武器库存,自2012年以来已退役了超过250枚核弹头。削减的核力量水平有望成为奥巴马政府2013年向俄罗斯提出的新军控建议的基础截至2013年初,美国国防部维持着总计约4650枚核弹头的核武器库存,估计有2150枚核弹头处于作战部署状态,以及在欧洲部署的近200枚非战略核弹头。其余的2500枚核弹头存储起来,用于防止技术或地缘政治的意外。除了库存的核弹头,还有约3000枚已退役但仍然完好的核弹头正在等待拆除。     

系统UUT诊断策略设计的工程化原则与实践

分析了型号系统研制中推广应用“被测对象(UUT,unit under test)测试点与诊断策略设计与分析技术”的必要性和重要性。重点介绍了一种对UUT测试点与诊断策略进行设计与分析的简便有效的工程化方法,以及在应用中的实践经验与体会。     

适用于临近空间飞行器大变形的动网格策略

对于超大展弦比构型的低速临近空间飞行器而言,由于其在飞行过程中结构变形非常显著,因此基于计算流体力学的分析方法对于动网格提出了非常高的要求。为此,提出了一种适用于边界大变形的动网格策略,该种动网格基于映射的思想,将边界网格的位置变化以某种权重反映到流场网格,并更新网格节点位置。选取距离倒数的n次方作为权重,研究不同的权重指数n对网格变形的影响规律,然后开展了二维与三维动网格实例分析。结果表明,这种动网格方法能够很好地适用于大变形的情形,并能很好地保证变形后的网格质量。