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作战试验能有效地推动装备体系的建设发展,本文通过分析美国陆军网络集成评估与联合作战评估的作战试验特点,提出军队开展装备作战试验的几个建议。首先,总结了美国陆军网络集成评估到联合作战评估的发展演变,主要包括网络集成评估的地位和作用、网络集成评估的实施流程以及13次网络集成评估和3次作战评估的有关情况;其次,分析了网络集成评估的一系列作战试验特点,诸如实际作战需求牵引、逼真场景构建、试训一体化模式、部队战斗力的直接生成以及作战能力的军民融合式发展等;最后,提出了网络集成评估带来的若干启示,从满足实战能力需求开展作战试验、突出装备体系的互操作能力评估、探索试训结合的作战试验模式、组建专门的作战试验部队及鼓励工业部门参与作战试验等方面推动军队作战试验的发展。 相似文献
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针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。 相似文献
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为进一步改善超低频频段的通信质量,在传统改进广义旁瓣抵消算法的基础上,提出新的超低频干扰抑制算法——生成式旁瓣抵消算法。该算法将人工智能研究热点之一的生成式对抗网络模型引入广义旁瓣抵消算法中,通过优化设计生成模型的网络结构及相关超参数,有效地解决了原算法存在的期望信号残留问题,为旁瓣抵消通道中的后级滤波算法提供了与主通道相关性更强的干扰参考信息,从而提高了算法对主通道干扰估计的准确性。为了验证优化后生成模型的有效性以及所提算法对不同类别干扰的抑制能力,在实验室环境下搭建实验平台,设计了多组对照实验。实验结果表明:优化后的生成模型具有较好的生成能力、较好的鲁棒性以及相对较低的运算复杂度;相比于传统改进的广义旁瓣抵消算法,所提算法进一步提高了信号带宽内的信干噪比。 相似文献
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