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。     

舰炮武器系统的适装性评估模型研究

针对舰炮武器系统适装性评估问题,提出了一种基于层次分析法的适装性评估模型。该模型选取火炮、跟踪传感器、火控设备的适装性作为模糊变量来评估舰炮武器系统的适装性,结合三个变量的具体评估准则,基于层次分析法给出了适装性的具体计算方法。应用实例表明,该模型实现了舰炮武器系统适装性的量化评估,可操作性强,可为选型决策提供有力支撑。     

基于标注事件图的空间数据库主动规则终止性分析

主动规则的终止性分析强化了规则的设计高效性。给出主动规则元模型的概念作为主动规则终止性分析和比较的基础;对精化触发图进行扩展,提出标注事件图分析模型。结合实例给出终止性分析算法。与各种方法的对比说明标注事件图是可应用于终止性分析的通用抽象模型。     

全力推动国防科技工业工艺技术跨越发展

工艺技术是产品研制生产的重要手段,是制造业生存和发展的核心和基础技术,也是市场竞争能力和制造业可持续发展能力的重要体现。军工工艺技术具有覆盖面宽、技术要求高、特殊工艺专用性强等特点,在缩短研制周期、降低生产成本、提高经济可承受性和批生产能力方面起着至关重要的作用,是武器装备研制生产和军民结合高技术产业发展的关键技术,是国防科技工业实现可持续发展的重要保障。为满足国防建设和国民经济发展的需要,全面增强自主创新能力、高新技术武器装备供给能力和军民结合高技术产业发展能力,建立新型国防科技工业体系,国防科工委将…     

武器装备跨越式发展的首要问题——经济可承受性

我军武器装备跨越式发展要借鉴国外“经济可承受性”改革的成功经验,结合我军实际,加强装备需求的经济分析,制定合理的跨越式发展战略;重视武器装备全寿命费用管理,推进装备采办改革;寻求不对称发展模式,谋求正确的跨越式发展通路。     

发扬斗争精神推进党内政治文化建设

发扬斗争精神是习近平总书记反复强调的一个重要方法论,他指出:"我们在工作中遇到的斗争是多方面的,改革发展稳定、内政外交国防、治党治国治军都需要发扬斗争精神、提高斗争本领。"加强党内政治文化建设,是深入推进全面从严治党的重大战略部署,必须发扬斗争精神、提高斗争本领,坚持在斗争中固本培元、在斗争中抵御侵蚀、在斗争中解决问题,不断营造风清气正的政治生态,以党内政治文化建设强党兴党,推进实现思想建党、制度治党、文化强党的有机统一。     

美国陆军官方网站多模态话语分析与军队形象建构

本文以Kress、Van Leeuwen和 Painter等学者的视觉语法理论为基础,从再现意义、互动意义和构图意义三个方面对美国陆军官方网站“相册”栏目进行多模态话语分析,挖掘网页的符号资源,探寻多模态语篇生成意义、传递信息和构建形象的具体机制。在此基础上,借助Halliday、Hasan、Bateman和Bhatia等学者的多模态语类分析理论,探究模态间的互动关系,分析网页的整体设计、语类特点和宣传手段等。研究发现,该网站通过象征意义、情感互动和显著性差异等手段,影响读者对美军的认知,引导读者对美军产生积极联想,从而回避现实问题,为美军塑造正面形象。在深入发掘网页的交际目的、结构潜势和互动机制的基础上,搭建多模态语类分析框架,揭示军事网站设计和社会文化背景的复杂关系,助力军队形象建设。