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。     

机动目标运动数学模型评述

近十几年来,人们对机动目标的跟踪问题进行了大量研究。问题的核心是如何建立机动目标运动的数学模型。本文主要对现有的空中机动目标的数学模型进行评述和比较研究。     

PC机并行口的扩展

本文介绍一种经济实用的并行口扩展板电路。实践证明,该电路工作性能稳定,操作方便可靠,适用于PC/XT,PC/AT机的I/O扩展。     

地面炮兵集中配置方式定位定向系统

提出了一种适用于地面炮兵测地作业,并与地面炮兵射击指挥控制系统一体化的集中配置的指挥测地车式地面炮兵定位定向方案,并对方案的可行性,测地精度,反应时间进行了分析。     

过程控制中的对象链接与嵌入技术及数据访问客户端的开发

过程控制中的对象链接与嵌入技术 ,是最近几年国际上自动控制领域研究的热点之一。该技术解决了办公室与生产现场的信息通信问题 ,并成为工业控制和生产自动化领域中使用的硬件和软件接口的国际标准。本文介绍了OPC技术的基本原理及OPCDA客户程方开发的详细过程。