三维点云深度模型压缩算法

随着计算机三维视觉的广泛应用,近几年基于深度学习的点云处理算法得到了大量研究,而耗时耗存储的缺陷较大程度限制了其在移动端的部署应用。基于改进损失函数的总体思路,提出了一种新的点云深度模型压缩框架,将知识蒸馏方法引入二值量化模型中,同时考虑点云聚合操作的特殊性引入了辅助损失项,改进的损失函数共包括预测损失项、蒸馏损失项和辅助损失项三部分。实验结果表明,和已有算法相比,所提算法可以获取更高的精度,同时对当前点云主流深度网络模型也具有良好的扩展性。     

基于遗传模糊推理系统的截击点智能解算方法

由于传统截击引导需要人的参与才能完成截击任务,截击方案生成速度要受到人反应速度的限制,成为提高作战速度的一个瓶颈。针对空中战场态势变化快、依靠人工制定拦截方案难以适应未来空战的问题,构建基于模糊推理系统的空战截击点智能解算模型,并采用分段变异和变步长寻优的遗传算法对模型进行训练,实现了对截击方案的快速估算,得到在解空间内性能可以达到甚至超越人类的截击点智能解算模型。     

基于控制器动态线性化的数据驱动ILC

针对未知非线性非仿射重复离散时间系统,将迭代域的动态线性化技术应用于非线性被控系统和未知非线性理想学习控制器,提出一种新的数据驱动迭代学习控制方案。通过设计一种改进的无模型自适应迭代学习控制算法对理想学习控制器的增益进行估计,该方案仅利用非线性系统的输入输出数据,便可自动调整迭代学习控制律。数值仿真和对高速列车模型的仿真验证了该方法的有效性和适用性。     

手机失泄密问题主要原因及对策建议

<正>随着信息科技的发展,手机款式迭代更新,手机功能不断升级,浏览新闻、电子支付、出行导航、娱乐休闲、社交媒体等功能应有尽有。但事物都有两面性,人们在享受手机便利的同时,它也在悄悄窥探着个人信息,使得失泄密风险直线攀升。2017年11月,“斯特拉瓦”APP公布了一份全球健身热力地图,涵盖了从2015年到2017年9月全球范围内使用该软件人员的跑步骑行位置和路线,导致美军部署在叙利亚、阿富汗等地的多个秘密军事基地准确位置被暴露。由此可见,往往无心之举就可能引爆手机失泄密的“炸弹”。     

对民兵思想政治教育落实的几点思考

民兵亦民亦兵,在巩固基层政权、维护社会稳定、遂行非战争军事任务等方面,有着不可替代的优势和作用,抓好民兵思想政治教育具有重要的军事意义和社会意义。但民兵教育因人员集中困难、个体差异较大、施教力量薄弱等问题,相比现役部队落实起来矛盾更多、困难更大。抓好民兵教育落实,要准确把握民兵体制、工作和思想特点,由特殊性探索总结规律性,努力提高教育落实质量。     

老兵秘笈

正你有秘笈吗?无论是训练上的"九阳神功",还是工作学习上的"九阴真经",拿出来和大家分享,让我们共同进步吧。姓名:舒行绰号:排雷达人部职别:成都军区某红军师四级军士长绝活:在该师的排雷史上,他保持着"零失误"的纪录秘笈:要问我有什么排雷秘笈?总结起来就两个字:手感。我所说的"手感"可不是直接用手接触地雷,而是通过探针戳探地雷产生的感觉来判断。     

4点弯曲载荷作用下残余应力与弹性模量比对涂层/基体材料界面能量释放率的影响

采用有限元计算方法研究了在4点弯曲载荷作用下,残余应力、涂层与基体的弹性模量比(简称弹性模量比)对涂层/基体材料界面能量释放率及其相角的影响。结果表明:能量释放率随着残余拉应力、弹性模量比的增大而增大;能量释放率中的相角也随着残余拉应力的增大而增大,但并不敏感,其随着弹性模量比的增大而减小。研究结果可为评价涂层/基体材料界面结合性能提供理论依据,有助于深化对涂层/基体材料界面结合性能的认识。     

3维编织复合材料弹道测试数据的异常点分析

研究了传统的异常点诊断与处理方法,分析了异常点产生的原因,提出了小概率事件异常点判别法,在3维编织复合材料弹道侵彻测试数据异常点的分析中,通过与残差图法、杠杆水平法和格拉布斯检验法的比较分析,验证了该方法的有效性,实践中可将该方法与其他多种方法结合应用,以提高判断的准确性。     

北斗GEO卫星用户算法的改进方法

针对北斗GEO用户算法需要进行5°倾角的坐标旋转处理这一过程,提出了采用经典广播星历参数用户算法直接解算北斗GEO卫星位置的改进方法,并同时给出了相应的基于第二类无奇点根数的广播星历拟合算法。该算法采用第二类无奇点轨道根数代替经典轨道根数,解决了由GEO轨道的小倾角特性引起的经典广播星历参数拟合过程中法化矩阵奇异的问题。从而避免了北斗GEO用户算法中坐标旋转处理过程,减少了GEO用户算法的计算步骤。仿真表明,提出的改进方法在卫星轨道拟合过程中与原算法精度相当;在卫星轨道外推过程中与原算法相比略有精度损失,但仍满足用户导航定位精度的需求。采用实际北斗GEO星历解算的轨道数据验证了改进算法的有效性。     

基于主元加权和自控步长的反演成像联合迭代法

为提高弹性波CT层析成像中反演成像的质量,同时考虑到反演成像过程中系数矩阵的病态性,提出了基于主元加权和自控步长的联合迭代法(HSIRT算法)。该方法通过对原方程组系数矩阵进行降条件数主权加元预处理,再与基于范数收敛性构造的自控步长迭代格式相结合进行求解。通过数值模拟和预制含缺陷的方钢管混凝土构件进行试验检测,结果表明HSIRT算法较SIRT算法具有更好的收敛速度和精度;求得的无缺陷区波速更为平稳,无缺陷区与缺陷区波速差距更为明显;对缺陷的辨识度更高,成像效果更好。