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1995年 | 6篇 |
1994年 | 3篇 |
1993年 | 3篇 |
1992年 | 4篇 |
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1990年 | 1篇 |
1989年 | 2篇 |
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181.
空天协同对地观测是对地观测领域的新趋势。为解决现有空天资源规划调度系统相对独立、协同困难的问题,分析总结了SWE(Sensor Web Enablement)标准,并在此基础上提出了空天资源对地观测协同任务规划服务模型。在此模型中,为实现观测资源共享,建立了空天观测资源传感器描述模型,能够描述典型空天资源的载荷平台、观测机理、定位信息、使用约束和工作特性等信息;为简化观测请求交互流程,基于SOA技术对SWE标准操作进行封装及简化,用户可以在不了解观测平台细节信息的情况下提交观测数据请求。为验证模型有效性,构建了空天资源对地观测协同任务规划实验平台,结果表明该模型具有较强的可实现性和适应性。 相似文献
182.
本文从作战指挥角度分析了数字化军队对军事地理信息系统 (MGIS)的需要。以开放的地理数据模型 (OGM)组织数据 ,并融入计算机网络、数据仓库、软件重用和智能决策支持等技术的最新发展 ,设计出具有一定智能的、基于网络的适于部队数字化建设和高技术条件下作战指挥需要的MGIS系统结构 相似文献
183.
“三能训练”即智能、体能和技能训练。三位一体不可分割,起经常作用的是“智能”训练,智能训练上不去,体能和技能训练也不会上升到应有高度、深度和广度,而体能、技能训练又是智能训练提高的必要条件,三者必须有机地结合起来相互匹配才能相互促进形成良性循环,才能使广大指战员的综合素质得到提高和均衡发展。 相似文献
184.
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186.
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190.
多智能体协同博弈具有实时及动作连续性、非完全信息博弈、庞大的搜索空间、多复杂任务和时间空间推理等特点,是当前人工智能领域极具挑战的难题之一。针对大规模多智能体强化学习训练时间长、难以收敛等问题,提出了一种基于Actor-Critic的多智能体强化学习协同博弈框架,利用元课程强化学习方法对小规模场景进行基础课程元模型提取,并且基于课程学习向大规模场景进行模型迁移,在元模型基础上继续进行训练,扩展元模型策略网络,最终得到较优协同博弈策略。在《星际争霸Ⅱ》平台上进行仿真实验,结果表明:基于元课程强化学习的多智能体协同博弈技术可有效地加速其训练过程,相较于传统训练方法可以在较短时间内达到较高的胜率,训练速度提升约40%,该方法可有效支撑多智能体协同博弈策略的高效生成,为低资源下的强化学习高效训练奠定理论基础。 相似文献