简介：为全面掌握我省科技动员潜力，我们设计了11类267张调查统计表格，对科技潜力调查内容、方法与标准进行了统一和规范。在潜力调查过程中，采取查阅资料与实地核对相结合、“条”上统计与“块”上统计相结合、统一组织与分散实施相结合的办法，做到有分有合、任务明确，避免了多头统计、内容交叉，提高了潜力凋查的可靠性。通过调查，基本达到“五个清楚”：军民通用的科技人才、设备及成果的数量、类别、分布情况清楚；以信息技术为重点的高新技术资源情况清

简介：在领导科学中，调动部属积极性属于激励艺术范畴，强调遵循人的行为规律，运用物质和精神等综合手段，促进部属发挥才干、释放潜能。学会用高超的方法来激发部属积极性，既是现代领导者的必备素质，又是新形势下提高领导水平、推动部队建设科学发展的必然要求。

简介：标准经费是保障部队人员生活、装备、执勤、训练和“处突”等各项事业的基本财力，直接关系到部队的稳定和战斗力的提高。充分挖掘内部潜力，强化标准经费管理，是新时期部队财务工作的重要内容，是提高经费效益、增强保障能力的有效举措。

简介：为认真贯彻落实省委有关文件精神,尽快掌握全省国防动员潜力,保障未来作战需要,黑龙江省在先行试点的基础上,在全省范围内组织开展了国防动员潜力调查统计工作。针对潜力调查工作内容多、涉及面广、时间紧等特点,省政府专门下发了《国防动员潜力调查统计实施办法》,详细制定了《国防动员潜力调查

简介：广西总队河池地区支队地处桂西北的大石山区，部队驻地是典型的“老、少、边、山、穷”地区。几年来，该支队认真贯彻落实中央军委和武警总部关于大力发展部队农副业生产的一系列指示精神，确立了“因地制宜、投资适当、规模适度、科技牵引”的发展思路，基层部队农副业生产步入了良性循环的“快车道”。

简介：2003年10月2日，普京总统在俄罗斯武装力量领导人会议的闭幕式上，向外界披露了一个重要消息，俄拥有大量的陆基战略导弹储备。他指出，“我说的是威胁最大的导弹——YP-100HYTTX(SS19Ⅲ．北约代号“匕首”)。我说的是极其重大的潜力，是数十枚导弹”，“这是当今世界上最强大的一种导弹，可以轻松地穿透未来10年内建成的任何反导防御系统。”

简介：

简介：在载荷识别研究中,时域内载荷识别在其逆传系统载荷识别的研究,目前一般停留在最小相位可逆系统上,基于时间序列模型的逆传系统法系统动态载荷识别理论,提出了一种新的研究方法,克服了传统载荷识别方法对结构的边界条件仅仅局限于可逆系统,并利用计算机仿真验证了该方法不但适用于可逆系统,而且对不可逆系统的载荷识别同样有效.

简介：在完成重大任务、应对重大事件中考察和识别干部，一般来说，能够比较真实全面地了解干部。因此，应当把非战争军事行动作为考察和识别干部的重要渠道。

简介：针对传统军事命名实体识别方法存在人工构建特征复杂和军事文本分词不准确等问题,提出了一种基于深度学习的军事命名实体识别方法。结合双向长短时记忆（Bi-directionalLongShort-TermMemory,Bi-LSTM）神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量（characterembedding）对汉字语义的表示能力和条件随机场（ConditionalRandomField,CRF）对标注规则的学习能力,构建了character＋Bi-LSTM＋CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在军事想定语料集上进行了实验,结果表明：该方法比传统方法识别效果好,识别准确率、召回率和F值均大幅提升。

简介：

简介：介绍了分队射击指挥模拟训练系统的概念,分析了模拟训练中语音通信机制.将语音识别系统引入模拟训练系统中,并就应用中存在的问题进行了探讨,提出了解决方法.

简介：针对新型作战体系下以装甲车辆为主的地面目标的被动声识别问题,为实现不同车型在不同工况下的声识别,以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和人工蜂群(ArtificialBeeColony,ABC)算法优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)相结合的装甲车辆声识别模型。首先,采集不同工况下的车辆噪声信号并进行频谱分析,证明了VMD分解的可行性;其次,对样本信号进行VMD分解,得到不同尺度的本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)并进行多尺度模糊熵(Multi-scaleFuzzyEntropy,MFE)的计算,得到多尺度模糊熵特征(VMD-MFE);然后,利用优化算法对SVM进行优化,得到最优参数优化的分类器模型;最后,对噪声信号进行特征提取和分类实验。结果表明:VMD的分解效果优于经验模态分解(EmpiricalMadeDecomposition,EMD)和集合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD);与引力搜索算法(GravitationalSearchAlgorithm,GSA)和布谷鸟搜索(CuckooSearch,CS)算法相比,ABC算法得到的优化模型ABC-SVM具有更高的识别率,可达94.14%以上。

简介：为进一步提高弹道导弹目标多传感器综合识别正确率,提出了一种基于二维主成分分析（Two-DimensionalPrincipalComponentAnalysis,2DPCA）的多传感器特征级综合识别方法。该方法将多个传感器的特征集经标准化后组合成二维特征矩阵,引入图像压缩技术中的2DPCA方法进行特征提取,然后将其用于弹道导弹目标特征级融合识别。以3部雷达部署下弹头目标的雷达散射截面积（RadarCrossSection,RCS）特征融合为例进行仿真验证,结果表明：相比于传统的主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）,2DPCA的识别率更高,计算复杂度更低,为弹道导弹目标识别提供了一种新的思路。

简介：为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。

简介：2016年2月，美国陆军发布新版单兵地面防空用《目视飞机识别手册》，以更新替换2006年1月出版的该系列战场手册。美国陆军训练与条令处为该出版物的筹备机关，著名军事研究机构火力卓越中心和希尔堡对手册发行提供了评估支持。

简介：传统的敌我识别系统已经不适应信息化作战的要求,现提出了一种以Cygnal公司的嵌入式单片机C8051F020为核心的新型敌我识别系统设计方案,给出了该系统的硬件结构框图和程序流程图.该方案与现有系统相比有很大的技术改进,利用了扩频技术、纠错编码技术、最新的加密标准和GPS系统,各方面性能有了显著提高.