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171.
年初,广东省湛江军分区组织专人对机关各科室去年所发文电数目进行统计后发现。机关下发文电数比前年下降了35%。与此相对的是,在基层组织的调查评估中,基层对机关办事效率、工作作风等方面满意度提高了20个百分点。两个百分数后面说明了什么?军分区政委张朝良一语破的:坚持以科学发展观为指导,减少基层忙乱,关键在于转变机关工作作风、创新机关工作方法和提高机关工作效率。  相似文献   
172.
《政工学刊》2007,(8):58-59
近年来,我们按照“遵循规律、注重结合、大胆探索、力求实效”的思路,采取普遍教育与重点培训相结合、解决思想问题与解决实际问题相结合、软件建设与硬件建设相结合的方法,积极开展心理教育疏导工作的探索实践,有力促进了各项任务的圆满完成。  相似文献   
173.
结合技术培训穿插教育,增强民兵参加教育积极性;结合军事活动确定教育内容,增强教育针对性:结合知识竞赛实施教育,增强教育渗透力。这是5月中旬安徽省安庆军分区在召开新形势下加强和改进民兵政治教育经验交流会中得出的经验做法。  相似文献   
174.
驻马店地区是革命老区,驻军密度较大,仅团以上单位就有10多个,因而做好双拥工作显得尤为重要。近年来,军地双方互相配合,密切协调,军政军民关系走上良性发展的轨道。广大人民群众处处关心子弟兵的冷暖,把军人当亲人,视军队如长城。驻军部队也充分发挥自身优势,积极支持和参与地方的经济建设,把人民当父母,视驻地为故乡,双拥工作结出了丰硕的成  相似文献   
175.
针对策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗任务,提出P3C-MADDPG算法的多无人机协同追捕对抗策略。首先,为解决多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient, MADDPG)算法训练速度慢和Q值高估问题,在MADDPG算法中分别采用基于树形结构储存的优先经验回放机制(Prioritized Experience Replay, PER)和设计的3线程并行Critic网络模型,提出P3C-MADDPG算法。然后基于构建的无人机运动学模型,设计追逃无人机的状态空间、稀疏奖励与引导式奖励相结合的奖励函数、加速度不同的追逃动作空间等训练要素。最后基于上述训练要素,通过P3C-MADDPG算法生成策略未知逃逸无人机环境中多无人机协同追捕对抗策略。仿真实验表明,P3C-MADDPG算法在训练速度上平均提升了11.7%,Q值平均降低6.06%,生成的多无人机协同追捕对抗策略能有效避开障碍物,能实现对策略未知逃逸无人机的智能追捕。  相似文献   
176.
针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。  相似文献   
177.
图像分类中类增量学习具有知识灾难性遗忘现象,现有的基于经验回放方法着重考虑的是记忆库的更新和采样方式,忽略了新旧样本之间的特征关系。为此,提出了一种基于记忆提炼的对比度量增强在线类增量学习图像分类方法(cME2),设计了两种新的正负样本对,对旧样本信息进行了加强重复再利用,强化了模型对冗余特征和共性特征的表达能力,基于最近邻均值分类器改善了嵌入空间中的样本分布合理性。最后,通过对比实验和消融实验验证了所提方法的有效性和高效性。  相似文献   
178.
水天线处出现一片黑点,黑点越来越大,宛如一支战机群在贴着水面飞行。根据经验判断,它似乎并不是战机群,否则战机飞行高度不会这么低;它似乎又不像是一支战斗舰艇队,战斗舰艇不会在海面上飞行,也没有跑得这么快。 当警戒雷达还没有分清究竟是战机群,还是战斗舰艇队,对方已经  相似文献   
179.
江泽民同志在建党八十周年纪念大会上讲话的思想主线,是系统地阐述三个代表思想。它以辩证唯物主义、历史唯物主义为指导,系统总结了八十年来我们党的光辉、业绩和基本经验,全面阐述了三个代表思想的科学内涵,深刻回答了新的历史条件下加强和改进党的建设需要解决的重大问题。  相似文献   
180.
针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。  相似文献   
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