基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

军队高层次创新型科技人才研修班经验与改革

科学技术是军事发展中最活跃、最具革命性的因素,每一次重大科技进步和创新都会引起战争形态和作战方式的深刻变革。在新的时代背景下,着眼建设世界一流军队,习主席明确要求,要下更大力气推动科技兴军,坚持向科技创新要战斗力,为我军建设提供强大科技支撑。科技兴军的核心要义是因靠科技创新推动军队建设,关键是要造就一批瞄准科技前沿、勇于善于创新的排头兵和突击队。本文以全军高层次创新性科技人才研修班为例,系统总结了研修班在组织模式、培训内容、教学方法和平台手段建设方面的有效做法和成功经验,并提出组训模式、培训方式、内容体系、师资力量等方面的建设发展提出建议,进而为我军着力培养科技创新领军人才和拔尖人才,强力推进科技兴军伟大实践提供经验启示和发展思路。