基于模拟目标的光测装备实战化训练方法研究

为解决当前光测装备因缺乏接近武器装备试验实际情况的合作目标而不能进行实战化训练的难题,提出了基于模拟目标的光测装备实战化训练方法。根据光测装备及目标的实际情况,构建目标三维模型,对其分别进行可见光、红外成像特性处理,生成目标的光学特性模型。采用3 次B 样条曲线拟合目标弹道曲线,进行运动姿态处理后获得姿态控制信息,与特征事件等信息一起封装生成目标运动特性模型。利用计算机仿真技术构建虚拟三维空间,在其中仿真光测装备跟踪测量目标的场景,在光测装备上无缝生成模拟目标,对光测装备进行实战化训练。在现役光测装备上进行了应用验证,实现了光测装备基于模拟目标的实战化训练,结果表明该方法切实可行。     

返本与开新：中国武术原典诠释基本问题论绎

从文化自信的时代背景和返本方能开新的历史规律出发,武术研究应具备原典精神,以原典为基、用原典说话。武术原典是记录和书写武技之圭臬和絜矩的原发性和原创性经典,是以武术技艺原典为本,以文化原典、历史原典、军事原典、哲医原典为其思想源头、训练理念和术语基础的文化系统。研究回到原典,能够让武术不再“失语”和“他者化”,为武术教育教学和文化传播提供元训练理念和元术语。武术原典包含：武经和武论,两者是相辅相成的整体。原典蕴藏了“劲力为体,攻防为用,体用不二”的元视域,涵摄了“阴阳并建错综”的元逻辑,能够在中国经典解释学的系统下,衍发出以“身意”和“躰知”阐释典文的基本方法：始于“释言”,经由“构形”、“诠象”、“著意”,至于“躰道”。     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

图文决策融合的多模态电商垃圾评价检测

现有的电商垃圾评价检测方法大多基于对评价文本信息进行分析,难以有效检测带有图片的多模态垃圾评价,为充分利用评价的图片和文本内容,提出了基于Transformer双向编码表示(bidirectional encoder representa-tions from transformer,BERT)和宽残差网络(wide residual networks,WRN)的图文融合决策检测方法.该方法利用评价文本对经过预训练的BERT模型进行微调训练,经过表示学习分类得到文本评价类别向量,使用宽残差网络对评价图片进行特征提取和分类并输出图片类别向量,将得到的对应评价图文类别向量共同输入启发式决策融合分类器,对多模态评价整体进行预测分类.使用真实电商评价数据集进行实验表明,相比面向评价文本的分类方法,图文融合决策检测方法对多模态评价分类的精准率提高4.44％,召回率提高2.12％,Micro-F1提高3.67％,结果证实该方法能够对多模态垃圾评价进行有效检测.     

融合对抗训练和CNN-BiGRU神经网络的新闻文本分类模型

以对抗训练和神经网络为核心,构建文本表示与分类的一体化框架BATCBG,利用BERT和对抗训练充分提高文本表示效果,利用CNN-BiGRU集成神经网络对文本高效准确分类.通过对比实验发现,BATCBG在大幅提升文本分类准确率的同时保证了分类效率,对英文长新闻文本的分类效果提升最大.     

高级游泳运动员的年龄初探

本文试图对我国和世界优秀游泳运动员开始专项训练的年龄进行探讨，以寻求出其适宜的年龄。为选拔培养优秀游泳运动员、制订多年训练计划提供参考依据．     

自行车运动专项训练的阶段性

自行车运动员要提高专项成绩，专项训练是关键。本介绍了竞技状态形成从运动生理学观点来看，其发展过程的3个阶段，即获取阶段、保持阶段(暂时稳定阶段)和暂时消失阶段。     

GPRS网络信道分配方案研究

在GPRS网络采用固定资源分配方案和动态资源分配方案的前提下,分别建立了马尔可夫模型来分析网络的容量和服务质量,数值分析的结果和仿真结果较为符合,表明所建模型是有效的。从本文的分析可以得出网络参数变化以及不同服务质量要求的数据业务对网络性能的影响规律。通过两种分配方案的比较,又可以得出:动态分配方案在降低呼叫阻塞率和保证数据用户传输速率方面优于固定分配方案。