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231.
232.
军民融合发展战略上升为国家战略后,为新形势下科技动员军民融合深度发展指明了方向,提出了更高的要求。以科技动员发展的内在规律为切入点,从机制、政策、技术、法律和规范五个方面研究了科技动员军民融合深度发展的契合点,促进新形势下扎实推进科技动员全面建设。 相似文献
233.
适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型. 相似文献
234.
学习掌握并运用新的发展理念,应采取创新思路举措,在规划设计、体制机制和政策制度建设等方面积极探索实践,有效破解军民融合深度发展面临的各种矛盾问题,推进军民融合深度发展. 相似文献
235.
"四个全面"战略布局下,随着军民融合正式上升为国家战略、后续政策的陆续出台和相关法律体系的加速推进,民营企业参与军民融合正在驶入"快车道",只有把握历史机遇,发挥竞争优势,不断创新突破,才能在全要素、多领域、高效益的军民深度融合格局中有所作为. 相似文献
236.
针对军事装备样本稀缺昂贵、目标识别研究进展缓慢等问题,从人类认知科学出发,提出利用民用装备数据完成深度学习训练,实现大样本知识积累;采用模式识别算法提取装备武器特征,实现样本目标识别。通过分析2种样本属性空间距离,利用卷积神经网络作为前端,采用SIFT算法作为后端,构建递进学习模型,实现对多种军事装备的高效识别。实验测试模型识别坦克、战机和军舰平均置信度分别为87%、92%和91%,军事装备武器样本数量决定目标识别精度,样本泛化可提高目标识别率。提出的递进学习模型充分利用深度学习和模式识别算法优势,实现军事领域武器装备小样本目标识别。 相似文献
237.
《兵团教育学院学报》2020,(4):56-60
教师培训成效不佳原因在于学习停留在浅表层次,有效的教师培训应该走向深度学习。基于深度学习的内涵与深度学习路线(DELC),构建促进深度学习发生的课程设计框架:以高阶能力为目标进行前端分析,通过"深度在场、深度加工"的参与式培训方式和螺旋递进式的高阶课程开展深度学习,微观深入地解决核心问题,落实培训成果并有效转化。 相似文献
238.
239.
习主席强调指出,要锻造具有铁一般信仰、铁一般信念、铁一般纪律、铁一般担当的过硬机关。全军上下正广泛开展争创"四铁"先进单位、争当"四有"先进个人活动,赋予了新时代"双争"评比新的时代内涵。作为政治机关和政治机关干部,必须严格按照"四铁"要求,深度挖掘、高度锤炼、精度打磨,时刻拧紧"发条"、擦亮"底色",确保标准更高、走在前列。 相似文献
240.