信息提取在边防情报工作中的应用

信息提取旨在为人们提供更有利的信息获取工具。信息提取应用于边防情报工作中,目的是解决边防情报分析的数据来源瓶颈问题。分析信息提取在边防情报工作中应用的可行性及作用,建立边防情报信息提取系统,展望信息提取在边防情报工作中的未来发展。     

社会主义核心价值体系引导大学生价值观教育的途径

我们党在新时期提出着力构建社会主义和谐社会的战略决策,提出社会主义核心价值体系是建设和谐社会的重要保证。同时,对青年精英--大学生的价值观教育提出了新的任务和更高的要求。本文从八个方面对用社会主义核心价值体系引导大学生价值观教育的途径进行了探讨。     

神经网络在联合火力打击目标价值分析中的应用

针对联合火力打击中目标价值的特点,运用BP神经网络理论对目标价值进行分析,并建立了联合火力打击目标价值分析指标体系,设计了BP神经网络模型;通过定义学习代价函数、确定函数输出信号、修正函数信号、网络初始化等改进BP算法对目标价值进行了分析,得到了目标打击序列分类.算例验证了该算法的合理、高效、稳定,在联合火力打击中目标优选分类方面具有广泛的实用意义.     

动物机器人及其潜在军事应用价值

动物机器人由于具有出色的隐蔽性和环境适应性,可能在未来战争或局部冲突中会扮演重要角色,成为决定战场胜负的杀手锏。针对动物机器人及其潜在的军事应用价值,本文介绍了动物机器人的原理,根据动物生存环境的差异综述了陆地动物机器人、飞行动物机器人和水下动物机器人等三种类型机器人的研究现状;在此基础上,分析了动物机器人在抵近侦察、目标引导、对象识别和直接打击等方面的潜在军事应用价值,并讨论了动物机器人走向实用过程中存在的刺激靶点、刺激方式、生物相容性、操控器件、无线通讯以及能源供给等方面存在的工程问题以及未来研究方向。动物机器人优势十分明显,但对技术的要求也非常高,目前仅仅处于起步阶段,未来的路还任重道远。     

美军推进人工智能军事应用的举措、挑战及启示

人工智能技术的发展加速了军事智能化的脚步。本文分析了美军在推进人工智能军事应用方面采取的一系列举措,如注重国家战略层面的顶层设计,出台一系列智能化发展战略规划;部署各类军事智能化研究项目,开展大数据、智能算法研究,促进人工智能技术向情报处理、无人作战平台、指挥控制、武器装备系统、作战方式变革的渗透转化;重视智能化技术的基础理论研究和人才培养,聚焦核心和关键技术的突破,夯实军事智能化发展的基础。阐述了美军在推进人工智能军事应用进程中面临的来自技术、信任、伦理等多方面的挑战,并从成熟算法民转军用、寻求认知智能算法突破、培养军事智能化复合型人才等角度提出几点启示。     

无人作战的人机融合：挑战与出路

无人作战对于人和机器两个要素的融合提出了巨大的挑战。一方面,无人作战独特的作战模式和作战环境对于自然人的能力素质构成严峻挑战,高度智能化的作战系统运行速度、海量的数据信息日益挑战人类的反应能力和决策能力,虚拟的、远程的、与现实战场隔绝的作战环境日益挑战人类的心理素质。另一方面,机器的高度智能化虽然有利于更好地发挥潜在的作战能力,但也不可避免地带来战争失控和道德沦丧的风险。破解人机两个维度的挑战,实现人与机器的深度融合,一方面要利用增强技术从物理、生理、心理三个层面加速提高人类的能力素质,另一方面是强化机器人的伦理安全设计,坚守人类对机器人的控制底线,规避机器人失控和战争“非人化”的道德风险。     

多种服役环境下航空铝合金疲劳裂纹扩展行为

通过收集机场环境数据并依据环境谱编谱流程,编制出试验室环境下航空铝合金加速腐蚀试验谱,并依据该谱开展LD2CS铝合金预腐蚀疲劳试验。统计分析试验数据,利用影响平均值方法,筛选出三个重要腐蚀损伤表征量,即最大蚀坑深度、最大蚀坑宽度、点蚀率。通过归一化无量纲处理和加权平均方法,计算出腐蚀损伤综合指标α。对比不同损伤程度下预制裂纹疲劳扩展行为特点,定义腐蚀加速系数Ω(α)。利用加速腐蚀第18—20a的试验数据验证Ω(α)表达式的有效性,得到预测值相对误差均小于10%,这说明修正后的疲劳裂纹扩展公式适用于表示腐蚀损伤对长裂纹扩展的加速作用,为航空铝合金的损伤容限设计提供新的思路。     

大数据在信息作战指挥决策中的运用

针对信息作战指挥决策中大数据的运用问题,通过对大数据的海量信息检索能力、交叉复现的分析能力、“全信息”运算能力、智能决策执行能力的研究,提出了大数据为其提供按需订制的情报信息、多元多维的决策视角、动态实时的决策支持、智能自主的决策方式的观点,初步探索了大数据在信息作战指挥决策中的运用,对将大数据引入信息作战指挥决策具有十分重要的指导意义。     

British counterinsurgency in Brunei and Sarawak, 1962–1963: developing best practices in the shadow of Malaya

This paper uses recently-released material from the ‘migrated archives’ to provide an original counterinsurgency analysis of the TNKU revolt in Brunei and Sarawak from December 1962 to May 1963. It argues that, despite a failure to act upon intelligence predicting the outbreak of insurgency, Britain developed a highly effective counterinsurgency organisation. These records also indicate that decision-makers drew inspiration from the Malayan Emergency to inform success in Brunei. Although Malaya has been challenged as a counterinsurgency paradigm, the Brunei operations show the utility of striking a balance between inappropriately copying from past campaigns and developing best practices applicable to the unique environment of Borneo. In turn, the evolution of effective operational practices in Brunei informed their successful application to the subsequent Indonesian Confrontation.     

辅助任务增强的中文跨域NL2SQL算法

自然语言到结构化查询语言(natural language to structured query language,NL2SQL)任务旨在将自然语言询问转化为数据库可执行的结构化查询语言(structured query language,SQL) 语句。本文提出了一种辅助任务增强的中文跨域 NL2SQL 算法,其核心思想是通过在解码阶段添加辅助任务以结合原始模型来进行多任务训练,提升模型的准确率。辅助任务的设计是通过将数据库模式建模成图,预测自然语言询问与数据库模式图中的节点的依赖关系,显式地建模自然语言询问和数据库模式之间的依赖关系。针对特定的自然语言询问,通过辅助任务的提升,模型能够更好地识别数据库模式中哪些表/列对预测目标 SQL 更有效。在中文 NL2SQL 数据集 DuSQL 上的实验结果表明,添加辅助任务后的算法相对于原始模型取得了更好的效果,能够更好地处理跨域 NL2SQL 任务。