三语习得视域下的新疆少数民族大学生英语学习

目前,西方对三语习得的研究不断深入,但国内对少数民族地区的三语习得研究亟需关注与深入探索.因此,本文从三语习得探讨新疆少数民族大学生英语学习,以期通过分析提高新疆少数民族大学生英语水平、跨文化交际能力和多元文化的素质,并为国内少数民族地区的三语习得研究供以借鉴.     

高一理科生化学自主学习现状的调查及对策研究——以石河子第一中学为例

“未来的文盲将不是目不识丁的人,而是不知道如何学习的人”.[1]学会学习是教育的重中之重,是每个人的必修课.本文分别从新课标的推动、社会的需要和学生的特点论述了高一理科生化学自主学习现状的现实意义,从学生自主学习意识和习惯、自主学习方法、影响自主学习因素和自我效能感找出高一理科生化学自主学习现状中存在的问题,并提出相应的对策.     

2015年国内英语移动学习研究状况分析

近年,英语移动学习的研究已然成为外语教学研究的热门领域.本文对2015年公开发表在国内学术期刊的关于英语移动学习的文献进行形式的量化统计与内容的质性分析,以期揭示2015年我国英语移动学习的研究状况,旨在为国内英语移动学习的研究者提供参考.     

美军当代作战理论及其创新机理

事实上,美军在军事理论创新上,主要走的是"实证型"道路,具有明显的科学实证的烙印。简要介绍美军当代作战理论的基础上,对其创新机理进行深入分析,重点研究系统科学、复杂性科学等基础性科学对其作战理论创新的影响,得出美军作战理论创新的基本途径。分析我军作战理论创新转型的特点,结合实际提出了借鉴学习的措施。研究表明,研究美军当代作战理论及其创新机理,可为我军改革转型特别是作战理论的创新提供参考和研究方向。     

建立作战实验科学体系的时代命题

作战实验科学体系包括人才、理论、法规和应用实体四部分,具有指导作战实验室系统建设,引导作战实验活动,设计和评估未来的战争形态,论证和评估信息化武器装备,论证和优化作战行动方案,比较和鉴别军队体制编制的优劣,评估和校核军事训练的方法与效果,为新型作战力量提供预实践环境等重要作用.     

关于在全体党员中开展“学党章党规、学系列讲话,做合格党员”学习教育方案

为深入学习贯彻习近平总书记系列重要讲话精神,推动全面从严治党向基层延伸,巩固拓展党的群众路线教育实践活动和"三严三实"专题教育成果,进一步解决党员队伍在思想、组织、作风、纪律等方面存在的问题,保持发展党的先进性和纯洁性,党中央决定,2016年在全体党员中开展"学党章党规、学系列讲话,做合格党员"学习教育(以下简称"两学一做"学习教育)。现提出如下方案。一、总体要求开展"两学一做"学习教育,是落实党章关于加强党员教育管理要求、面向全体党员深化党内教育的重要     

强固我军"生命线"的科学指南——学习胡主席关于军队思想政治建设的重要论述

胡锦涛主席关于军队思想政治建设方面的重要论述,为全军官兵认真履行新的历史使命,切实加强军队思想政治建设并推动其他各项建设,提供了方向性和方法论上的科学指南。胡主席重要论述的精神内涵主要是:思想政治建设是军队最根本的建设,必须将其实实在在地摆在全军各项建设的首位;紧密联系新的形势任务和官兵的思想实际,积极应对我军政治工作面临的挑战;坚持用科学发展观指导思想政治建设,不断推进军队思想政治工作的创新发展。     

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。     

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。