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人才是国家发展的基石,是国家综合实力的重要体现。目前,我国已经进入转型发展新时期,在这一时期,人才结构更加复杂,人才的思想观念也更加多元化。特别是高层次人才,不管是其意识形态还是政治观点等方面,存在着更加明显的多元化特征[1]。十九大以来,党和国家高度重视高层次人才建设工作,提出了人才强国战略。高校的高知识群体是高层次人才的重要组成部分,对其的政治引领和政治吸纳工作将直接决定着高层次人才建设工作的质量和效果,是落实党管人才原则的核心和关键内容。如果高校能够有效发挥政治引领和政治吸纳作用,引导高知识群体凝心聚力谋发展,增强其对社会主义制度和民族文化的认同和归属,建设社会主义现代化强国的复兴大任便有了更加可靠的保证。 相似文献
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确定性理论在雷达型号识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达型号识别是雷达对抗情报侦察的首要工作,是近一步分析雷达用途及相关武器系统的基础,也是高层次上的态势评估和威胁估计的主要依据.针对现代战争中电磁信号环境的复杂性,利用单一传感器很难对雷达型号进行准确识别,而基于确定性理论的不确定推理技术能将多个传感器在多个周期的侦察信息进行融合,所以采用确定性理论的数据融合技术,基于确定性理论的组合规则,采用分层式融合算法对雷达型号进行识别.仿真结果表明,该方法的识别结果令人满意,使采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善. 相似文献
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被动声纳系统由于其隐蔽性好的特点在军事任务中发挥着重要作用。针对被动水声目标识别问题,开展了水声目标多属性特征提取与识别方法研究。利用深度学习方法从舰船辐射噪声中提取目标多属性特征并识别水声目标。提出了深度多属性增强水声目标识别方法,该方法可以从时域舰船辐射噪声中提取水声目标多属性特征及多属性之间的相关性特征,并用来增强深度模型对水声目标类别属性的表达能力。基于海试实测数据的6类水声目标识别实验结果表明,相比于不考虑多属性的识别方法,提出的深度多属性增强水声目标识别方法的平均正确识别率提高了3.6%~18.2%,并且具有更好的识别稳定性。 相似文献
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基于风险理论提出一种面向不同目标探测任务的传感器调度方法。将主动传感器辐射被截获风险和目标探测风险结合起来,建立一般目标探测框架下的传感器最小风险调度模型。分目标跟踪、目标识别和目标威胁等级评估三种情况将传感器最小风险调度模型具体化,给出不同情况下目标探测风险值的计算方法。针对模型的求解提出一种基于混沌思想、反向学习和双向轮盘赌的改进人工蜂群算法。通过仿真实验证明了模型的可行性和算法的有效性。 相似文献
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针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)相结合,提出一种基于CNN-BiLSTM的调制方式识别方法。利用CNN卷积运算提取信号的空间特征,利用BiLSTM提取到信号的时序相关性,利用softmax层输出识别概率,达到多调制识别的目的。实验结果表明,在没有信道和噪声等先验信息的条件下,该方法的识别性能得到了进一步提升,能有效识别16QAM、64QAM等11种调制类别,且该方法的复杂度较低,大大节省了训练识别时间,具有较好的工程应用价值。 相似文献
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本文从认知过程、情绪过程和意志过程这三种心理过程的角度对2020年初席卷全球的新冠肺炎疫情期间的民众群体心理进行数据收集与初步分析,并在此基础上提出疫情期间民众群体心理的管理建议与对策,具体包括:引导对于新冠肺炎疫情的正确群体认知、调节新冠肺炎疫情引起的消极群体情绪和控制可能引发次生危机的社会意志与行为倾向三个方面。 相似文献