水面舰艇编队远程对空观察组织

远程对空观察是水面舰艇编队对空防御的前提,是编队完成作战任务的基础,在编队防御作战中起着非常重要的作用。主要讨论水面舰艇编队远程对空观察组织,分析了观察区域深度的计算方法。研究结果表明对提高水面舰艇防空观察效能具有一定的指导意义。     

“尿不湿”中蕴含的伟大哲理——由一篇高中化学课的教案说开去

司空见惯的婴儿“尿不湿”,竟然是二十世纪全球最伟大的发明之一,这其中的故事,蕴含了高技术领域的辛勤劳动和军工技术转民用的奇妙嫁接。读完了这篇内涵丰富的文章,你会强烈地感受到发明尿不湿的宇航人真了不起,但更了不起的是基于拓展市场应用、服务于大众的思维模式转换,就这一点,这篇文章的意义早已超越了论说尿不湿的本身!     

锻造心理防护盾牌

山东某预备役团针对复杂电磁环境对人员心理素质提出的新要求,科学分析预备役官兵心理素质状况,有针对性地开展心理拓展训练,使官兵在挑战极限中提高了心理素质和协作意识,部队应急处突和作战能力得到进一步增强。     

基于特征提取的三维流线分布算法

特征提取与清晰表达是三维流场可视化研究中的两个主要问题.提出了一种基于特征提取的三维流线分布算法,既保障了流场临界点附近的特征结构得以正确描述,同时又使输出结果具有良好的清晰性.该算法分为三个步骤:首先,在临界点的快速检测基础上,根据临界点处Jacobian矩阵特征值对临界点进行分类,并对临界点与种子点模板进行匹配;其次,种子点依照优先规则排序,并从这些种子点出发在物理空间计算出流线;最后,在图像空间由预先设置的阈值对流线进行间距控制,并根据深度检测来保留离视点最近的流线,使得屏幕上的输出结果清晰.     

航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。     

深度态势感知与智能化战争

未来战争是人机环系统融合的战争.它不仅仅是智能化战争,更是智慧化战争.未来的战争不但要打破形式化的数学计算,还要打破传统思维的逻辑计算,是一种结合人、机和环境各方优势互补的新型计算-算计博弈系统.本文以智能化战争为背景,探讨了深度态势感知的概念、内涵与模型;介绍了未来战争中深度态势感知模型发挥的作用,即深度态势感知解决...     

多通道图注意力解耦社交推荐方法

提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣；多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力；评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。     

月球探测器飞越多小天体的拓展任务设计

为充分利用月球探测任务完成后的探测器,提出控制其从环绕月球或地球的轨道出发开展多个小天体飞越探测拓展任务。结合月球探测任务完成后的探测器飞行状态,重点分析了逃逸月球或地球的能量需求,以及小天体飞越探测的其他必要条件,如小天体亮度、星载设备能力约束等。研究了小天体目标确定和转移轨道设计方法,针对小天体目标众多引起的搜索空间和计算量大、多目标序列优化复杂等问题,设计了小天体目标多层择优搜索算法。以嫦娥五号为例,搜索得到了多个可行的小天体飞越探测方案,结果表明在给定约束下可以交会最多5个小天体,包括尺寸较大的小行星12923。研究结论可直接用于嫦娥五号拓展任务,并为后续月球和小天体探测任务提供有益参考和借鉴。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。