巾帼不让须眉——航天史上创造第一的女航天员们

第一位女性“太空使者”——瓦连金娜·捷列什科娃前苏联航天女英雄瓦连金娜·捷列什科娃生于1937年3月6日,18岁时,她开始在州属“红渠”纺织联合工厂当粗纺女工,兼任厂共产主义青年团书记。1959年,她22岁时首次在雅罗斯拉夫尔航空俱乐部接触到了与改变她一生命运的事业有关的活动:从事跳伞运动。1960年,她从纺织技术专科学校(函授)毕业,获纺织工艺师称号。1962年加入苏共,并在宇宙航行学校接受宇航员培训,期间获少尉军衔。1963年6月16日,她驾驶着“东方”6号宇宙飞船,同前天发射的“东方”5号编队飞行。她在太空一共飞行了70小时40分钟,绕…     

俄乌冲突中的航空弹药弹目匹配及毁伤效果分析

系统梳理、归纳了俄乌冲突中的俄空射巡航导弹、高超声速导弹、反辐射导弹、反坦克导弹以及制导与非制导炸弹等航空弹药概况及其作战使用情况;结合俄乌冲突战场实际,按照不同目标类型,重点对工业设施、军事设施以及兵器装备等目标打击的武器弹药选择以及毁伤效果进行了梳理与分析;最后从弹目匹配选择、用弹量选择与储备以及高尖端航空弹药研制与作战使用等方面给出了几点启示与建议,以期为武器作战使用、任务规划、毁伤方案制定等提供一定的参考与借鉴。     

革命战争年代中国共产党对航空人才的培养

从1924年到1946年,中国共产党对早期航空人才的培养之路进行了积极探索。党先后在广东、新疆、陕西以及苏联播撒下点点航空火种,航空人才队伍也随着革命事业的发展而日益壮大,逐渐形成了助推人民空军起飞的洪流。这些历经艰苦困苦锤炼和成长起来的航空人才,不仅为东北老航校的创建和发展起到了重要作用,还为后来人民空军的组建奠定了坚实基础。对航空人才的培养,是中国共产党立足革命全局淬炼“枪杆子”的战略举措,是新民主主义革命时期加强航空力量建设的重要方面,也是人民空军从无到有、从弱到强、厚积薄发的关键支撑。     

利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。     

并行生成卷积网络图像修复算法

为解决修复纹理精细、背景复杂图像中大面积不连续语义缺失时存在的边缘伪影和语义不连续的缺陷,提出一种并行生成卷积的残差连接图像修复算法。将残缺图像输入一个两列平行卷积的结构修复网络得到两个具有不同感受野大小的图像分量,通过共享解码合并两个图像分量并计算输出的L2损失优化网络。将结构修复网络的输出送入包含残差连接与注意力机制的细节修复网络,融合上下文信息,改善修复细节能力。使用全局与局部鉴别器和预训练视觉几何组网络计算损失,对修复网络进行整体判别优化,增强修复结果的整体与局部一致性。在国际公认数据库上验证提出算法的性能,实验结果表明：提出算法可以有效修复复杂背景且包含精细纹理的大面积不规则缺失区域,提升图像细节、语义和结构的真实性与完整性,其峰值信噪比和结构相似度优于经典的对比算法。     

基于自注意力和类监督的遥感图像跨模态检索

针对智能化联合作战场景中,情报分析人员对海量无标签遥感图像进行信息检索时面临的大数据问题,提出适用于遥感图像的文本-视觉跨模态检索技术框架,并对其中核心的跨模态检索模型进行针对性改进,构建一种基于自注意力模块和类监督约束联合训练的深度学习模型。通过引入类监督指导的全局-局部视觉特征提取模块、主导语义掩码建模的文本特征提取模块,以及融合文本-视觉语义信息的交叉提取模块,提升检索效果,实现在无图像描述标签情况下的文本-视觉跨模态语义检索。公开数据集上与相关算法的对比实验,证明该方案的先进性与可行性。     

由序列图像获取点目标的三维运动参数和空间位置

利用图像获取目标的运动参数和空间位置在目标定位、跟踪和计算机视觉中具有重要的意义。本文在目标和成像系统都运动的情况下,给出了由单目序列图像获取点目标绝对运动参数和三维空间坐标的条件,提出了利用多帧单目序列图像和应用非线性递推滤波算法来估计点目标的运动参数和空间位置。实验仿真结果证明,本文提出的算法是有效的。     

一种智能型航空影像目标自动识别方法

本文提出了一个智能型航空影像目标自动识别方法。该方法借鉴了人类视觉系统的自动调焦功能和知觉组织过程 ,运用小波理论的多分辨率影像结构和领域专家的知识 ,辅助以人工智能的手段 ,实现了航空影像中目标的自动识别。根据上述算法 ,本文还给出了一个航空影像中目标自动识别系统AITARS。     

纤维织物复合材料组分材料体分比的显微CT实验测定法

针对纤维织物复合材料的组分材料体分比测定问题,提出一种基于显微CT图像的测定方法。该方法可以通过不同尺度的显微CT图像分别测定全局纤维体分比、局部纤维体分比和纤维束体分比参数,还可以为难以用常规物理实验测定体分比的复合材料组分材料体积分数测定提供解决方案。以E-Glass/Epoxy纤维织物复合材料为研究对象,对比ASTM D3171 Procedure G、扫描电镜实验和显微CT实验三种测定法的测量值,结果证明了显微CT实验测定法的可行性和合理性。针对扫描电镜图像和显微CT图像,分别给出了相应的图像处理方法,为获得正确的组分材料分割结果提供了技术保证。显微CT实验测定方法可以广泛应用于复合材料组分材料体分比的测定。