基于深度卷积神经网络的异常行为快速识别

针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。     

基于迁移学习的小样本事件抽取技术及军事应用展望

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。     

克服“慢半拍”

工作生活中,常见这么一种现象：开会集合有的干部总是姗姗来迟,完成工作任务有的干部总要一催再催,落实规定要求有的干部总要靠敲打提醒,等等。这种＂慢半拍＂,看上去是小事,一旦积年累月成为习惯,就会渗透到许多方面,甚至可能造成大的危害,须引起重视和克服。端正态度。有的干部自认能力强、资格老,     

“双喜临门”乐滋滋

话说一对新婚夫妇的住房变迁"噼里啪啦"的鞭炮声震耳欲聋,摆满鲜花的婚车排着一字长龙,跟拍接亲场景的录像师从车里探出头,用摄像机记录着每一个幸福瞬间……2012年7月29日,是个再平常不过的     

路在前方 脚步铿锵

这也能叫床?那只是在地上搭了几块木板,木板上垫了一层牛粪,牛粪之上铺着秸草。那一夜,他就睡在这张"床"上。夜深了,他久久不能安睡。这并不是因为地铺简陋,也不是因为寒气浓重。他想到的是,这里地处深山,自然条件恶劣,走出几百米,就到了边境线,而兵团职工就常年守在这里,放牧生产,巡逻执勤。这需要怎样的一种境界支撑?又是怎样的一种精神体现?他努力想找到答案。下牧区、入连队、进农家、住冬窝子、     

沙山新城看发展

今年入夏以来,一进入五师八十三团团部,看见的都是一片火热的施工场景,占地3200平方米的人工休闲湖进入装修阶段,该团投资630万元的团部文化广场改扩建工程正在紧张有序地推进。作为惠及民生的民心工程,从规划、设计到施工,团领导都会到现场指挥督导。     

国防军事设施怎能过度商用

日前,笔者前往某水洞旅游,从导游介绍的一个个关于水洞的玄妙传说中,深深感受到大自然的鬼斧神工,别有洞天。然而在离景区不远处休息时,却从一位老复员军人那里听到关于水洞形成的另一版本。原来,这个水洞不是天造地设的自然奇观,而是当年＂深挖洞,广积粮＂时开凿的军用坑道,后来当地政府在挖掘经济增长点时,想出了把坑道开发为旅游景点的主意,     

老翁沟,镜头里的黑白与彩色

提起老翁沟,熟悉那的人知道,它四面环山,偏僻荒凉,吃水难,风沙大,突入脑海的除了环境恶劣之外似乎别无他词;不熟悉那的人听到"老翁"连着"沟",而且还深居太行山脉,更不会对那有过多期待。然而就是这样一个很难和信息化发生联系的"边缘之地",却驻扎着一支走在全军后方仓库信息化建设前沿的油料保管队。     

试论老子的军事伦理思想

《道德经》虽非严格意义上的兵书 ,但其中确实蕴涵着丰富的军事思想。战争伦理观、战略伦理观、将帅伦理观等三个方面是老子军事伦理思想的主要内容。论者认为 ,老子的军事伦理思想博大精深 ,意义深远 ,值得研究     

基于场景图形管理技术的三维空中态势引擎设计与实现

针对传统空中信息指挥系统对三维显示的需求,以开源图形开发库(OpenSceneGraph)作为底层渲染引擎,结合OSG的场景图形管理技术和面向对象设计思想,给出了一幅大规模空中态势场景的逻辑视图、场景树视图和类视图。以态势场景的构建和管理为核心,设计了一种适合实时显示大规模空中作战态势的三维显示引擎。该引擎实现了大规模地形建模、大规模航迹实时显示、探测器遮蔽算法、多样化视点等关键技术。利用该引擎二次开发的几种三维显示模块已经运用在多项国防工程中,该引擎具有高效率、跨平台、易集成、易扩展等优势。