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人工智能技术在雷达对抗中的应用

现代战争是高技术条件下的信息化战争。随着信息化技术的不断进步,战争日益依赖高技术设备,自 20世纪 70年代信息革命爆发至今,信息技术已历经近半个世纪的发展,形成了体系完备的产业集群并渗透到很多领域,尤其在军事领域中大放异彩。在此大环境驱使下,人工智能作为一种新型的技术受到越来越多的重视。人工智能武器的出现,将“人对人”的战争转化为了“机器自主杀人”的战争,即从根本上改变了战争的方式。越来越多的国家将发展人工智能提升到了国家战略的层次,在政策、资金等方面给予了很大支持。以美国为代表的世界军事强国,早已预见到人工智能技术在军事领域的广阔应用前景,并已经展开了在智能化上的竞赛。美国还相继提出了“第一、二次抵消战略”及“第三次抵消战略”,希望利用人工智能和机器人等技术保持对潜在对手的军事优势。

  • 2022-04-06
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智能感知的现状与未来

本文所谓智能感知,不仅包括通过各种传感器获取外部信息的能力,也包括通过记忆、学习、判断、推理等过程,达到认知环境和对象类别与属性的能力。所谓智能决策,是指在对环境和对象智能感知的基础上,为达到某种目的,经过再次记忆、学习、判断、推理等过程,给出行为决策的能力。本文只讨论智能感知的现状和未来。

  • 2022-04-06
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智能反舰导弹发展需求及其关键技术

本文针对未来战场复杂电磁环境下实现对海上目标远程精确打击和高效毁伤的需求,分析了发展智能反舰导弹的必要性及国外发展现状。分析了智能反舰导弹应具备信息感知、智能毁伤、战场自适应、自主突防、主动电子对抗、多弹协同作战、实时通信等先进能力。同时研究了发展智能反舰导弹需要的智能导引头、智能杀伤、智能决策、智能突防、多传感器信息融合、微机电、数据链和弹群攻击智能协同等主要关键技术,旨在为智能反舰导弹发展提供有益的启示。

  • 2022-04-06
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北京发布“新基建”方案:5G、AI、卫星互联网、车联网、边缘计算、区块链

聚焦“新网络、新要素、新生态、新平台、新应用、新安全”六大方向,到2022年,本市基本建成具备网络基础稳固、数据智能融合、产业生态完善、平台创新活跃、应用智慧丰富、安全可信可控等特征,具有国际领先水平的新型基础设施,对提高城市科技创新活力、经济发展质量、公共服务水平、社会治理能力形成强有力支撑。整体建设遵循以下原则。

  • 2022-04-06
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航空装备测试保障体系建设的思考

从保障体系建设的角度分析航空装备测试保障需求,重点从战备完好水平低、转场保障规模大和寿命周期保障费用高三个方面进行论述,通过对比外军做法和我军实际情况,提出应采用综合诊断体系架构,总体规划、逐步推进测试保障体系建设的设想,并从突出一体化系统管理、加强综合验证考核、强化数据闭环管理和综合应用等方面实施对策措施。

  • 2022-04-03
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核心关键是解决超精密测量能力问题

我国装备制造要由中低端向中高端迈进,首先要解决制造质量问题,其核心关键是解决超精密测量能力问题。没有超精密测量,就不会有高质量的高端装备制造。我国现阶段须迫切完成的任务是,补齐精密测量能力,追平超精密测量能力,在完整精度阶段胜出。只有从根本上解决整体测量能力问题,才能从根本上解决高端装备制造质量问题。

  • 2022-04-03
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航空发动机振动故障监控智能化

军用航空发动机振动问题十分突出,是困扰设计、研制、生产和使用新一代发动机的瓶颈。分析论述了高质量数据采集是发动机振动故障监控的关键、基于振动故障机理和数据驱动的智能诊断、人工自愈原理与振动故障自愈调控系统、航空发动机整机动平衡与自动平衡等原理和技术,并对其团队40年从事状态监测诊断的研究成果及工程应用作简要回顾。提出了未来航空发动机振动故障监控智能化的发展目标和建议。

  • 2022-04-03
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复杂电磁环境的灵巧构建和超宽带感知

从1991年海湾战争、1999年科沃索战争、2003年伊拉克战争以及近期现代战争看,“制电磁权”在战争中的位置逐渐从作战支援手段变成了战场上的制高点,没有制电磁权将失去现代战争的参战“资格”,更遑论取胜。电磁频谱战逐渐成为继陆、海、空、天、赛博空间之后的“第六作战域”。电磁频谱战是在电磁空间进行的攻防博弈,其实质是制电磁权归属的争夺。换言之,电子对抗作为电磁空间斗争以及夺取制电磁权的核心力量,正由初期的支援、保障行动上升为重要作战行动乃至联合作战的主要作战样式之一。

  • 2022-04-03
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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