新时代退役军人人力资源管理优化策略分析

在我国人力资源体系当中,退役军人是重要的构成部分,同时也是一个比较特殊的部分。根据统计,我国退役军人的数量在5500-6000万之间,这是一个庞大的人力资源库。在开展管理活动的时候,要致力于将退役军人这一人力资源库盘活,将他们在社会经济建设与发展当中的作用充分体现出来。近年来,国家出台了相关的文件和政策对退役军人进行了人力资源管理,并取得了一定的成就,但在相关服务提供方面仍然表现出了不足。基于此,本文运用文献分析法、归纳总结法,从新时代退役军人人力资源管理的变化出发,探究了人力资源服务和人力资源管理的优化策略,希望为该领域的工作人员提供参考与借鉴。     

我国周边安全形势及应对策略

目前,中国周边环境变得更加复杂和严峻,需要精准判断来自不同方向的影响和挑战,并及时调整周边外交战略,进而更好地应对可能的挑战,以确保地区和平稳定。本文分析了我国周边安全形势,以及美国主导的“印太”安全架构的发展、地区架构的东盟“中心地位”发展趋势、区域产业链重构调整等形势,并提出了有效的应对策略,为周边安全保障提供借鉴。     

新时代工会工作者思想政治建设的有效策略

在新时代背景下,我国社会经济的发展速度不断加快,人们的生活水平也得到了有效提升。工会是党联系职工群众的桥梁和纽带,工会工作者的思想政治建设直接关系到工会工作水平以及职工群众的幸福感和获得感。本文就新时代工会工作者思想政治建设的重要性进行阐述,并从加强思想政治建设,提高工会工作者的综合素质与业务水平,运用新媒体等多种手段开展思想政治教育活动,从而不断提高职工群众对工会的认同感与归属感等方面提出了加强思想政治建设的有效策略,以促进新时代工会工作者思想政治建设工作再上新台阶。     

基于熵权的多站纯方位目标定位分析北大核心

为克服传统权值主观性强、复合性差等现象,提出了一种基于改进熵权的多站纯方位目标定位算法。算法系统分析了匀速直线运动下的目标纯方位信息,给出了目标航迹参数与位置坐标模型,并运用均方误差进行了精度分析。仿真实验表明,本算法能有效地降低估计误差,提高多站融合精度。     

一种巡逻执勤目标检测算法研究

巡逻执勤是具有重要意义的安全维稳行动,但是巡逻环境复杂、目标多样、检测难度大的问题十分突出,所以如何准确、实时检测巡逻执勤目标具有重大现实意义。为了提升对巡逻执勤目标检测的准确性和实时性,基于YOLOv5算法进行改进。为抑制巡逻环境带来的干扰,结合ECANet注意力机制进行改进,提高被检测目标显著性;同时为保证较好的实时性及多尺度目标检测能力,引入BiFPN网络结构。将改进算法与原始算法进行比较,mAP提升3.51%;与4种算法进行了对比实验,结果显示该算法能较好地降低巡逻执勤目标检测因检测相似、尺度多样、光照干扰等问题带来的影响,进一步验证了该算法在巡逻执勤目标检测任务中的有效性。     

全媒体时代加强官兵“舆商”培育的思考

“舆商”即舆论情商,就是在互联网舆论的大背景下,人们对新闻宣传、舆情处置中素材选择、尺度拿捏、分寸把握等方方面面的驾驭能力。全媒体时代,“处处都有麦克风、人人都是发言人”,官兵的人生观、价值观和行为方式受到复杂舆论环境潜移默化的冲击和影响。增强全媒体时代宣传工作能力,抓好官兵“舆商”培育,理应成为部队思想政治建设的重要内容。     

无人机多模态融合的城市目标检测算法

城市低空运用小型无人机检测车辆等城市目标正逐渐成为主流手段。针对目前存在的实际场景中可见光探测易受光照影响、无法夜间工作和红外探测目标边缘模糊,导致单模检测网络检测精度低的问题,提出了一种基于图像融合和深度学习网络的无人机多模态融合的城市目标检测算法：首先,基于DUT-VTUAV可见光-红外配准数据集和TIF图像融合算法,构建多模态融合数据集;其次,对比了现有YOLO(You Only Look Once)检测系列网络的检测精度、速度及参数量等性能参数,选择出最适合无人机端移动部署的轻量化网络YOLO v5n;最后,综合运用图像融合算法和目标检测模型,形成多模态融合检测算法。在车辆数据集上进行的对比实验表明：相对单模检测,所提出的算法的检测精度得到有效提升,mAP高达99.6%,且该算法可在0.3 s内完成一组可见光-红外图像的融合检测,具有较高的实时性。     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

自主水下机器人布放回收技术综述

对水下机器人布放回收这一领域的研究进行了综述并对未来研究进行了展望。首先分析了水下机器人布放回收的不同方式,主要可分为水面有人舰船、水面无人船、潜艇以及大型水下机器人布放回收方式。接着举出不同回收方式的国内外例证并对其优缺点进行总结。随后探讨和分析了实现布放回收所需的关键技术,包括自主对接技术、定位引导技术、锁紧定位技术及对接回收策略,并对技术现状及装备进行举例分析。最后对水下机器人布放回收的研究方向和重点进行了展望。综述表明,水下机器人布放回收的结构和所需关键技术还需持续研究,特别需要关注的是随着布放回收技术研究的不断深入,未来水下机器人布放回收系统将向自主化、无人化、通用化发展。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.