做好军品委外零部件生产质量监督工作的几点思考

本文针对军品零部件委外生产的特点,提出了军代表做好质量监督工作的一系列原则、方法和措施。     

对联勤体制下强化审计监督的探讨

为确保我军联勤保障的顺利实施,必须强化审计监督,建立与之相适应的审计监督机制,调整监督范围,突出审计重点,提高审计监督水平。     

管好用好装备经费之我见

管好用好装备经费应从法规制度建设着手,注重宏观管理监督,严格执行经费预算,严格经费收支管理。同时,要坚持以人为本的原则,选拔培养好装备财务人员。     

高层建筑消防监督管理初探

从六个环节分析高层建筑消防监督管理的现状,提出改进消防监督工作的措施.     

干部监督三忌

随着依法治军工作逐步深入和广大官兵民主意识的增强,各级党委和相关职能部门在干部监督方面做了大量工作,也取得了较为明显的效果。但从干部出问题的统计数字看,多数是通过群众举报或从其他案件上带出来而查处落实的,而通过组织渠道掌握和揭露的却十分有限。毋庸讳言,监督并没有成为发现问题、解决问题最强有力的支撑点。原因固然是多方面的,但其中最重要的一条就是,干部监督中存在着大量的空挡和盲区。     

切实抓好新形势下廉洁征兵工作

廉洁征兵,不仅关系部队战斗力生成,更关系党和军队与人民群众的血肉联系,关系党、政府和军队形象,是一项意义重大、影响深远的政治工程,必须抓好全程落实,做到防微杜渐、防患未然。     

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。     

基于特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法

针对弱监督目标检测中只能检测出图像中最具有辨别性部分和训练过程极易陷入局部最优问题,提出了一种特征增强和损失优化的弱监督目标检测算法。该算法设计了一种高效可选择通道注意力模块,该模块通过关联通道的选择来提高其局部信息的交互能力,以此来扩大最具辨别性的示例目标区域;此外,通过对网络回归损失函数施加针对性的动态权重,使其能够自动弱化回归分支中伪标注边界框不准确性的影响,提高目标定位的精度。在PASCAL VOC 2007及PASCAL VOC 2012数据集上的实验表明,相比其他同类算法,该算法能够有效地提高弱监督目标检测的精度。同时,由于该算法引入的额外训练参数和计算负担几乎可以忽略不计,因此还具有良好的高效性。     

基于任务的舰船质量监督组织结构熵评价模型

为了科学评价、选择与优化组织结构,分析了常见组织结构对舰船质量监督的影响。首先,综合运用熵和二元语义的基本原理与算法,提出了基于任务的舰船质量监督的时效、质量与柔性度及其权重的计算步骤与方法;然后,构建了舰船质量监督组织结构熵评价模型;最后,进行了算例分析,结果验证了该模型的实用性。