计算机立体视图绘制技术

随着计算机技术的发展,特别是三维计算机立体图形绘制、显示技术的发展,使逼真地、立体地重现自然成为可能。现在立体显示技术已广泛应用于医学图象、应用科学、可视化工程、虚拟现实和模拟训练教育等方面。确定正确的立体图象投影模型是利用计算机产生逼真图象的关键技术之一,本文介绍了计算机立体显示基本原理及立体观察的几何模型并概述了影响计算机立体图象绘制和显示的几个重要因素。     

基于注意力与通道重排的无人机对地目标检测算法

无人机自主察打对地攻击场景中,针对无人机作战时效性强,地面目标识别场景复杂,存在模型训练、推理速度慢,小目标检测漏检、误检的问题,提出一种基于注意力机制与通道重排思想的无人机对地目标检测算法。该算法引入CA(coordinate attention)注意力机制,可提高网络对关注部分的特征提取能力;且对主干网络进行通道重排(channel shuffle)轻量化处理,可有效减少多次卷积造成的特征损失;最后,为提升战时训练及推理速度,替换部分激活函数为H-Swish,优化其损失函数为CIoU(complete intersection over union)。实验证明：采用改进的新算法,提升了28.4%训练速度,目标识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达99.1%,可实现最小目标检测为19*25像素,经TensorRT加速后检测速率达72.99 FPS,满足实时检测需求,针对复杂地形下的坦克小目标检测性能较好。     

飞机对潜通信的信道分析与通信深度计算

本文主要分析了影响飞机对潜通信收信深度的各种因素,确定了各种因素的大小,并以某种潜艇为例进行了仿真,明确了飞机对潜通信的效果。     

机载激光雷达数据的三维深度学习树种分类

针对传统基于激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据的树种分类方法难以直接且全面地利用点云的三维结构信息的问题,提出一种基于三维深度学习的机载LiDAR数据的树种分类方法.该方法直接从三维数据中抽象出高维特征,而无须将点云转化为体素或二维图像.以塞罕坝国家森林公园内白桦和落叶松...     

企业党建工作与业务工作深度融合的路径探析

在当前经济全球化和市场竞争日益激烈的背景下,企业党建工作与业务工作的深度融合已成为推动企业持续健康发展的重要保障。在此背景下,文章将深入研究和分析企业党建工作与业务工作深度融合意义,并积极寻找二者深度融合的有效路径,以期进一步提升企业的党建水平,增强企业的核心竞争力,并为相关领域的研究和实践提供新的思路和参考。     

数学实验教学与思考

一、什么是数学实验 数学实验是高等数学教育改革的产物.在大学,开设数学实验已成为共识.而在中学,它们的主要差异表现为中学生的知识面较窄、深度较浅,在实验课题的选择上必须符合中学生的认知特点.把数学实验及时引入到中学来,对中学教育改革必将起到重要而深远的影响.     

俄罗斯接收新的潜水舰

据报道,俄罗斯已把第一艘新的潜水舰编入舰队。11980工程的首制舰,VM-596,在20世纪90年代初期开始建造,但由于预算问题,建造计划被推迟到2004年以便分配新的资金。VM-596,在2004年7月15日开工、11月28日正式服役。该舰用于潜水和打捞作业,下潜深度60米。设备包括Falcon远程操作的航行器、一个超气压处理室(hyperbaric chamber)和水下焊接仪器。VM-596是20多年来进入俄联邦海军服役的第一艘新的潜水支持舰,以后还计划建造两艘。俄罗斯接收新的潜水舰     

ep散射中极小x区域的量子饱和现象

利用建立在超杨-米尔斯理论基础上的胶子量子态饱和模型及Peterson璨夸克碎裂函数,在色玻璃凝聚理论框架下研究了ep（electron proton）深度非弹性散射中的D-介子产生。计算发现：在LHeC（Large Hadron-electronCollider）能量下,小Q2区域会出现极小Bjorken-x区域的璨介子产生截面不依赖于x变化的现象。就LHeC能量下D-介子产生截面随横向动量变化的实验现象给出了理论预言,理论结果将被即将运行的LHeC实验检验。     

应对现代军事物流中深度不确定性的弹性方法

现代军事物流在现代后勤建设中处于核心地位,对于保障打赢具有智能化特征的信息化局部战争发挥着重要的支撑作用,然而军队后勤转型持续深化的不确定性对现代军事物流产生了一定不利影响.本文首先着眼现代军事物流决策过程,分析了来源于决策主体、决策客体和决策环境的深度不确定性和亟需解决的问题,指出应该跳出传统风险管理的局限性,采用弹...     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.