基于VC++的坦克模拟车驾驶实时控制系统

坦克模拟车驾驶实时控制系统是坦克(分队)作战仿真系统的重要组成部分.结合科研实践,基于Visual C 语言,着重从系统设计原理、系统实现、系统评价等方面进行分析研究,完成代码编写与硬件接口的联接.实践证明,该系统能够实时准确地对驾驶过程中的数据进行采集和处理,且能够逼真地实现对坦克模拟车的驾驶模拟,系统中所创建的类经过重用,也可以在其他坦克模拟系统的开发和研究中使用,且具有较高的参考价值.     

某雷达装备虚拟训练系统实现技术

从实际装备的特点出发,确定了虚拟训练系统的分布式实现模式.以该实现模式为基础,对系统软件结构框架、基于HLA/RTI的分布交互以及虚拟装备的人机交互等关键技术的实现进行了讨论,解决了雷达装备虚拟训练系统的系统集成环境构成、各仿真节点间的分布交互以及人机交互等问题,最后在虚拟训练系统上实现了雷达装备的开关机、跟踪以及故障维修等不同训练功能.     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

基于空地协同的山地冰川连续探测系统

针对无人机、无人车在复杂环境下运行不稳定、协作性差的问题,提出一种可以在冰雪表面、地形起伏等山地冰川环境下运行的空地机器人冰川探测系统。首先,该系统中无人机可适应高原山地低压、大风环境,无人车可在低温环境、冰雪表面长时间行驶,相应的轻量级地形建模和预测框架可将冰川表面环境点云模型转换成数据量更小的模型,且不造成大幅精度损失。其次,所提系统不仅可通过对驾驶数据、车辆状态数据与地形数据之间的相关分析建立驾驶技能模型,并利用增量式学习方法使驾驶技能模型快速适应冰川环境和复杂地表结构,其基于无人机机动性、无人机能耗、水平距离约束和视距约束的空地协同策略还可以保证系统的通信稳定和平稳运行。验证实验表明,提出的驾驶技能学习方案可以保证无人车在驾驶建议下平稳通过冰川危险地带,提出的空地协同策略可以保持较低水平的跟踪误差与通讯延迟。     

训练空域管理安全性的灰色综合评价

为改善军事飞行训练的安全水平,提出一种空域管理的安全性评价方法。在该方法中,通过问卷调查与统计分析,建立了军事飞行训练的空域管理安全性评价指标体系;通过信息熵的专家群组灰色聚类方法实现评价标准的授权;在评价指标赋权基础上,采用灰色综合评估法进行军事飞行训练的空域管理安全性评价。实例分析表明,所提出方法可对军事飞行训练的空域管理安全性进行评价,能够得出较为符合实际的评价结果,从而验证了方法的有效性和可行性。     

以科学发展观为指导 推进后备力量建设创新发展

新形势下,后备力量面临许多新情况、新问题.坚持以科学发展观为指导,进一步更新观念、理清思路,对于抓好后备力量建设具有十分重要的意义.     

围绕提高核心军事能力 推进民兵预备役部队训练转型

军事训练是未来战争的"预实践".信息时代,战争形态和作战方式发生了很大变化,民兵预备役部队在未来战争中担负的任务也随之变化.因此,必须紧跟时代发展和新军事变革步伐,坚持以科学发展观为指导,以新时期军事战略方针为统揽,以提高打赢信息化条件下局部战争能力为核心,积极推进民兵预备役部队军事训练转型.