准确把握“三个务必”的重大意义和实践指向

70多年前,在中国革命即将取得全国胜利之际,毛泽东主席向全党提出了“两个务必”的要求。在党的二十大报告上,习近平总书记又一次向全党发出了“三个务必”的动员令。从“两个务必”到“三个务必”,体现的是中国共产党对优良传统作风的继承、应对新挑战的理论创新和勇担历史使命的责任担当。在新征程中,践行“三个务必”就要强化宗旨观念、增进民生福祉；增强忧患意识、提高党的执政能力和领导水平；增强斗争精神、提高斗争本领。     

基于内容的月球影像检索并行框架设计

基于内容的月球影像检索面向月球探测计划获取的大量遥感数据,根据影像视觉内容,提供一种方便而高效的检索方式。为提高其检索效率,在对基于内容的月球影像检索过程进行分析的基础上,运用Petri网完成过程建模与并行化分析。提出一种基于内容的月球影像检索并行框架,并据此部署实验系统,将嫦娥月球影像等实际数据集投入其中进行检索实验。结果表明,基于内容的月球影像检索并行框架能够有效提升查询检索效率。     

基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。     

基于粒子群优化的模糊交通控制器设计研究

城市中往往存在着一些关键路口,其交通通畅与否会对周围的路网的交通流起着很大的影响,需要优先保持此路口的通畅.针对以上情况,设计了基于上下游交通信息的二级模糊交通控制器来对路网进行协调控制.在此基础上,本文提出了针对交通特性改进的粒子群优化算法(TIPSO),并采用TIPSO对第一级模糊规则进行优化,实验结果表明TIPSO对模糊规则具有较好的优化效果,能够离线训练获取到比人工设定的更优的模糊规则.     

多传感器目标识别和火力分配群决策算法

针对多传感器目标识别的群决策问题,考虑到多目标威胁程度评价指标属性的模糊性,首先将多传感器目标评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,充分利用三角模糊数性质构建群决策函数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于加权矩阵排序的三角模糊数多传感器目标识别的群决策算法,实现对多传感器目标的威胁程度的综合评估.最后,通过多传感器目标评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性.同时实验发现该算法对于多属性、多评价者的群体决策具有优势,且不易受外界参数变化的影响.     

毛泽东培养和弘扬军队优良作风的理论与实践研究(上)

2013年是毛泽东诞辰120周年纪念年。毛泽东是中国人民解放军的主要缔造者和英明领导者,毛泽东军事思想是中国共产党领导中国各族人民进行军队建设、国防建设和军事斗争的指导思想。培养和弘扬优良作风,建设一支作风优良的军队,是毛泽东军事思想的一个重要方面。在当前全党、全军大力加强作风建设的新形势下,认真研究毛泽东培养和弘扬军队优良作风的理论与实践,具有十分重要的意义。本文共有八个问题,我们拟分期连载全文。     

对新形势下学生军训工作的调查与思考

近年来,学生军训工作蓬勃发展,取得明显成效,得到了社会各界的广泛认可。但随着学生军训工作的全面深入开展,特别是今年征兵时间调整改革后,学生军训工作遇到许多新情况新矛盾,亟须研究解决。为此,我们结合开展党的群众路线教育实践活动,深入部分院校和部队调研学生军训工作,对进一步推动学生军训l工作健康发展作了一些思考和探索。     

梦想的舞台

陆北舫的梦想很奇特,具体连他也说不清楚。陆北舫只是觉得,他的梦想需要有一个大舞台才能展现出来。     

学习贯彻十八大精神——不断提高部队党的建设科学化水平

十八大报告指出,要全面加强党的思想建设、组织建设、作风建设、反腐倡廉建设、制度建设,增强自我净化、自我完善、自我革新、自我提高能力,建设学习型、服务型、创新型的马克思主义执政党,确保党始终成为中国特色社会主义事业的坚强领导核心。报告深刻阐述了加强党建工作的目标任务,集中体现了提高党的建设科学化水平的时代要求,为推进部队党的建设科学化进一步指明了方向。一、思想建设要注重在坚定理想信念上下功夫 十八大报告提出,要坚定理想信念,坚守共产党人精神追求。习主席指出：“理想信念就是共产党人精神上的‘钙’,没有理想信念,理想信念不坚定,精神上就会‘缺钙’,就会得‘软骨病’。现实生活中,一些党员、干部出这样那样的问题,说到底是信仰迷茫、精神迷失。”     

果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.