对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

携带诱骗信息的多层网络隐写方法

为了提升网络隐写方法中秘密信息隐蔽传输的安全性,研究了携带诱骗信息的多层网络隐写方法。方法分为两层,高层方法用于携带诱骗信息欺骗检测者,低层方法利用网络协议栈纵向多协议之间的关系编码秘密信息,实现隐蔽通信。实验结果表明,该方法能够在保证隐写带宽的同时,确保了秘密信息传输的安全性。     

Bringing Military Conduct out of the Shadow of Law: Towards a Holistic Understanding of Rules of Engagement

In this article, I outline a holistic approach to the military concept of “Rules of Engagement” (ROE), which complements the legal aspects of ROE with considerations of operational and political requirements for the use of military force. Drawing upon two illustrative cases from the US military experience with the use of ROE, I demonstrate that ROE for any particular military operation should be formulated to balance optimally, if not harmonize fully, the legal, operational and political concerns related to the use of force. In this task, political decision-makers and military practitioners alike are confronted with unavoidable and real-life dilemmas. How these dilemmas are handled has significant implications for how legal requirements concerning accountability and concerns for civilian lives in military combat can be preserved through ROE.     

作战数据工程建设与发展

战争形态正加速向信息化战争演变,数字化作战成为主要形式,作战数据以前所未有的深度广度进入战争全脉络,成为作战的核心,影响着战争进程甚至决定成败。习主席高度重视作战数据建设,多次指出我军数据积累严重不足是军事斗争准备的短板弱项。因此,建设完善配套的作战数据库和形成战时高效的作战数据保障能力,对获取作战信息优势、提升指挥控制能力至关重要,对于提高我军基于网络信息体系的联合作战能力具有重要的支撑作用。     

国防领域技术预警流程研究

技术预警是对技术突破和由此引起的军事、政治、经济和社会危机的预测,是从国家安全的根本利益出发,以保持己方军事优势、防止敌人"技术突袭"为宗旨的技术发展预测。研究回顾了国内外技术预警研究历程,从前期准备、预警清单、技术调查、分析评估等四个主要环节,全面分析国防领域技术预警的具体流程,为国防领域技术预警系统的构建与应用提供支撑。     

网络谣言的心理分析与管控

近年来,随着智能移动终端和互联网技术的结合,上网变得十分便利。网民数量激增的同时,网络谣言层出不穷,给社会安全与稳定造成不良影响。文章从心理学角度深入分析助推网络谣言的原因,并基于心理规律提出网络谣言的管控措施。     

大力弘扬改革创新时代精神 加快建设世界一流高等教育院校

习主席在庆祝改革开放40周年大会上的重要讲话,是新时代改革开放再出发的宣言书和动员令。学习贯彻习主席重要讲话精神,关键要全面推进学校深化改革创新,深刻认清弘扬改革创新精神对于建设世界一流高等教育院校的重大意义,牢牢扭住全面深化改革创新的主攻方向,科学处理深化改革创新的重大关系,既以顽强的战略定力坚定不移深化改革,又运用科学的工作方法积极稳妥地推进改革。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

强爆轰驱动超高速碎片发射装置设计因素分析

为了得到发射装置设计因素和超高速碎片性能间的关系,考虑了药型罩的材料、炸药种类、装药长径比、药型罩的锥角、药型罩的厚度、药型罩顶部靠近装药侧的曲率半径等设计因素,采用AUTODYNTM,结合正交试验,对超高速碎片的发射过程进行数值模拟。结果表明,3种发射装置结构分别可以提供质量为1. 533 g的紫铜碎片、速度为11. 649 km/s的铝碎片、动能为85. 6 k J的铝碎片; 2种发射装置结构均可以提供质量大于1 g、速度高于11 km/s的密实结构圆柱状碎片。验证了仿真方法的可信性,对影响碎片性能的设计因素进行了分析、排序,并得到了这些设计因素与碎片质量、速度、动能的关系。