基于高低频模型的矢量量化图象编码系统(HL-TVQ)

HL-TVQ 图象编码系统,是在图象的高/低频图象模型基础上,对低频图象分量进行变换矢量量化编码,而对高频图象进行空域欠量量化编码。HL-TVQ 编码系统具有压缩比高(在模拟时达到10),恢复图象的视觉效果好,运算复杂度小的特点。本文详细介绍 HL-TVQ的编码过程和原理。     

军队财务量化管理实践的理性思考

军队财务量化管理是优化经费使用的一种管理模式,具有较强的科学性、系统性和可操作性。财务量化管理以领导科学、目标管理、系统论、控制论和信息论等现代科学理论为支撑点,通过量化调控,提高经费使用效益、财务管理效能和业务工作效率。实施财务量化管理,应坚持系统性、重点性、实用性和公正性原则,制订指标体系,建立支持系统,完善监控措施。     

关于确定典型电磁干扰环境威胁等级方法的研讨

及时分析和掌握现代通信电子环境的特点,规律以及弄清作战对方电磁干扰威胁的强度,是作战指挥的重要环节。这就是根据电磁干扰环境典型化和量化的原则,研究典型电磁干扰环境威胁等级的确定及其战术模拟。本文采用定性与定量相结合的方法,提出了可工程实现的电磁干扰环境威胁等级的划分原则,建立了通过电磁环境威胁等级的划分标准,并讨论了跳频通信干扰威胁环境等级的划分。     

论军队国有资产保值增值的考核体系

军队国有资产的保值增值至少应有以下内涵:从价值形态来看,应保持军队国有资产价值规模不变;从使用价值来看,军队国有资产的实体形态不应发生非正常流失;从资产结构上看,应保证企业在资产占用结构上的保值。设置军队国有资产保值增值指标是考核和促进军队国有资产保值增值工作的主要依据和重要内容。以前实行的以产值、上交利润为核心的考核办法,为推动企业努力挖掘潜力、提高效益起到过积极作用。随着经济体制改革的深化和市场经济的发展,其弊端日渐显露。因此,应选用以军队国有资产保值增值率,军队国有资产流失率为主,并辅以军队国有资产利税率、国有资产收益率、国有经济生产贡献率、投资效果系数的方法,形成考核军队国有资产的保值增值的指标体系。     

军队院校加强和改进文职教员考核工作思考

为从组织实施角度加强和改进军队院校文职教员考核工作，提出军队院校要高度重视文职教员考核工作，正确处理好牵头组织与配合协作、平时观察与定期考核、定性考核与定量考核、监督检查与追责问责四个方面的重要关系，狠抓组织领导，优化考核方式，完善考核机制，严肃考核纪律，确保考核工作取得成效。     

浅析卫星导航系统在役考核指标与方案选择

在役考核是装备试验鉴定的重要环节之一,是对性能试验和作战试验不能解决的问题进行补充鉴定。针对卫星导航系统在役考核过程中考核大纲制定与方案选择的难点问题,通过分析卫星导航系统在联合作战中提供的精准定位、统一授时、辅助精确打击等典型应用场景,归纳出卫星导航系统在役考核需要重视对抗环境、考察关键性能、强调作战效能等特征需求,在此基础上建立了在役考核指标体系,并将灰色关联理论应用到考核方案的选择过程,为卫星导航系统的在役考核提供了一定的参考。     

复杂装备系统任务可靠性在役考核评估方法

根据面向部队、面向实战的原则,装备可靠性作为重要能力之一贯穿于装备全生命周期试验鉴定工作链路内。考虑到复杂装备系统在交付使用后通常要历经多种任务剖面,并且不同任务之间环境剖面和应力水平千差万别,致使订购方更加关注装备在役考核期间的面向实战条件的任务可靠性。本文给出了一种复杂装备系统多任务可靠性的在役评估方法,把装备在不同任务剖面下的故障率作为分类指标,当多任务剖面下的故障率相同时,利用截尾试验数据和Gamma分布建立可靠性模型;当多任务剖面下的故障率不同时,采用大数定理和解析法进行可靠性建模,并给出相应的可靠性评估方法。最后结合实例验证表明本文给出的方法可为复杂装备任务可靠性的在役考核提供一种合理可行的模型和方法。     

个别谈话要把握的“六个关键”

习主席强调指出,"选人用人首先要知人"。从干部考核实践看,个别谈话作为必经程序,既是充分听取官兵呼声的具体体现,又是印证考核对象德才表现的重要环节。如何谈出实情、听到真话,对考深识准干部尤为重要,也是当前干部考核工作面临的现实课题。一、做足"谈"的准备个别谈话不是无的放矢,只有把准备工作做充分了,才可能谈得深入、了解全面。这些工作必须做在考核进入前。首先要知道去谈谁。     

陆战分队目标战场价值评估指标体系研究

陆战分队战场价值评估指标的确定和量化,是实现目标战场价值评估与排序的先决条件。依据敌方目标的属性特征、所处的战场环境,从相对战场价值和绝对战场价值两方面,建立了敌方目标相对于我方武器平台战场价值的指标体系。并用标度法和数学公式对各个指标体系进行了量化。     

注意力机制量化剪枝优化方法

面向基于注意力机制模型的巨大计算和访存开销问题,研究量化和剪枝协同优化的模型压缩技术,提出针对注意力机制中查询、键、值、概率共四个激活值矩阵的对称线性定点量化方法。同时,提出概率矩阵剪枝方法和渐进式剪枝策略,有效降低剪枝精度损失。在不同数据集上的实验结果表明,针对典型基于注意力机制模型BERT,在较低或者没有精度损失的情况下该优化方法可达到4位或8位定点量化、0.93～0.98的稀疏度,大幅度降低模型计算量,为加速量化稀疏模型的推理奠定良好的基础。