基于图文关联的威判指标体系自适应构建模型

威判指标体系是评估敌方威胁程度和指导军事决策的重要内容,而威判指标体系的自动构建是一项关键技术。针对目前威判指标体系自动构建面临数据样本少和噪声大的问题,提出了一种基于图文关联的威判指标体系自适应构建模型Bi LSTM-CRF-ITAAC。首先,构建了内容关联自适应权重矩阵,对实体模型提取出的三元组进行筛选,得到威判指标体系数据初集;其次,提出了文档威判指标体系图片识别模型,以识别出包含有威判指标体系的图片;最后,提出了威判指标体系图文关联模型,以关联威判指标体系数据初集,生成威判指标体系。经实验验证,所提出的模型与单一实体提取模型相比,可有效降低噪声,这为威判指标体系的构建奠定了重要理论基础。

基于遴选蜜獾的结点缩减无人机渗透路径规划

无人机渗透作战指隐藏航迹,穿越敌人密集区域向敌人后方运动,是一种重要的作战样式。为了解决无人机在城市场景下的渗透路径规划问题,提出了一种基于遴选策略的蜜獾算法(Select Excellent Individuals Honey Badger Algorithm,SEI-HBA),它能够在隐蔽度模型下规划无人机的渗透路径。首先,提出一种根据划分低隐蔽区域减少区域内路径数量的结点缩减模型;其次,提出遴选策略蜜獾算法,将蜜獾种群中满足阈值的个体遴选出作为优秀个体,引导种群中剩余个体求解方向;最后,通过划分结点类型,考虑敌方有效视野、建筑物与敌方的位置分布构建无人机城市渗透隐蔽度计算模型。实验证明,遴选蜜獾算法结合渗透模型的无人机路径规划相比于传统只考虑路程最短的无人机路径规划,取得了良好的实验效果,为渗透背景下的路径规划提供了新的方法和思路。

中药蒸汽眼罩的制作与应用

现代生活节奏加快,人们用眼过度,导致许多人患出现眼部疲劳、易流泪、黑眼圈等眼部不适,为解决这一问题,经过研究与分析,笔者研制出了一款“中药蒸汽眼罩”。本款蒸汽眼罩选用了菊花、金银花、决明子、丹参、远志、忍冬藤、夜交藤、菟丝子,八种明目安神且无不良反应的中草药,通过蒸汽,可以将有效成分传导至眼部肌肤。本团队将“中药蒸汽眼罩”投入使用,使用者对于“中药蒸汽眼罩”最满意的前五点分别是:包装拆开方便性、发热温度、发热时长、眼罩材质、贴肤性,94%的使用者会考虑长期使用“中药蒸汽眼罩”来缓解眼部不适。本产品具有创新性,将中草药与蒸汽眼罩有机结合,可以有效缓解以上症状。

乡村振兴背景下激发大学生农村创新创业活力的措施

为了早日实现中华民族伟大复兴梦,共同富裕是人们所关注的重要工作内容,而实现共同富裕的重要工作基础之一是实现乡村振兴,如何在新时代背景下有效地推进乡村振兴工作,正是需要各层级工作人员不断探究和思考的问题。基于此,阐述了乡村振兴背景下大学生农村创业中存在的困境,有针对性地从高校育人工作理念、大学生的思想观念转变、政府工作价值性的提升以及农村地区创业环境的优化等4个层面,提出了激发大学生农村创新创业活力的策略,以期能为相关从业人员有所参考。

互联网金融背景下中小企业融资研究分析

中小企业对促进国民经济发展有着重要作用,中小企业的发展程度会直接影响经济发展水平。当前,我国中小企业发展面对许多困难,其中融资困难是最大的问题=随着互联网金融的发展,中小企业获得了更加丰富的融资渠道,融资的有效性也得到了很大程度的提高=本文将基于互联网金融,对中小企业在融资过程中所面临的问题进行分析,并对其背后的原因进行探究,给出相应的优化策略。

基于择优蜘蛛蜂和DPC-Voronoi的补充起止路线UAV航迹规划

随着无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UVA)任务的日益多样化,所面临的飞行环境也越来越复杂。因此,在野外存在密集威胁点的环境下,为无人机寻找一条从起点到终点的安全路径变得尤为重要。针对Voronoi图中无人机航迹规划存在密集威胁点的情况,提出一种基于择优蜘蛛蜂DPC-Voronoi的补充起止路线UAV航迹规划方法。首先,提出一种基于密度峰值聚类的威胁点融合算法以简化Voronoi图。其次,提出基于择优策略的蜘蛛蜂航迹优化算法以规划出满足任务需求的最优航迹。最后,对于无人机始发点和结束点不在Voronoi边的情况,提出一种基于威胁范围确定起止航迹的方法。通过仿真实验,验证了该算法在结合密集威胁点情况下的有效性。

基于EC-CSP和双路特征融合的红外无人机目标检测

针对红外无人机目标检测的实时性与准确性需求不断提升的问题,提出基于EC-CSP和双路特征融合的红外无人机目标检测算法。首先,提出结合ECA-CBAM注意力机制的CSP模块(Efficient Channel Attention-Convolutional Block Attention Module-CSP,EC-CSP),使网络能关注更重要的区域。其次,提出包含5×5、9×9像素大小最大池化的STM(Small Target Maxpool)模块,抑制背景特征对小尺度目标特征的干扰;最后,提出融合1×1与3×3基本卷积操作的全局特征提取(Global Feature Extracion,GFE)模块,并与STM模块组成双路特征融合(Dual Path Feature Fuasion,DPFF)模块,提高全局特征和局部特征的融合能力。实验结果表明,新算法取得了良好的实验效果。

基于SS-COOT和路径空间缩减的不规则危险区路径规划

城市作战的重要性日益凸显,城市作战路径规划也受到了更多的关注。如何在城市复杂的环境和众多危险区中寻找安全迅速的路径是非常重要的。为保障作战安全,提出了一种基于选拔科特鸟和路径缩减的不规则危险区路径规划算法。首先,结合城市危险区特征和受限情况以构建更符合真实战场的不规则危险区数学模型。其次,建立路径空间缩减模型对路径威胁度进行评估和量化,以剔除掉高威胁路径来降低作战风险。最后,基于选拔策略的科特鸟优化算法(COOT Bird Optimization Algorithm based on Selection Strategy,SS-COOT)结合优质个体以提高算法的寻优效率。经实验验证,该算法在结合不规则危险区的城市路径规划问题上具有搜索速度快、寻优效果好的特点。

“互联网+心理干预”健康教育模式对妊娠期高血压疾病患者产后恢复的影响

目的探究"互联网+心理干预"健康教育模式对妊娠期高血压疾病患者产后恢复的影响。方法选取2018年8-12月在长春中医药大学附属医院、保定市清苑区妇幼保健院、平度市第三人民医院确诊的妊娠期高血压疾病患者50例为研究对象,随机分为对照组和观察组,每组各25例。对照组产妇给予常规治疗干预,观察组产妇采用"互联网+心理干预"健康教育模式进行干预。采用抑郁自评量表(SDS)和焦虑自评量表(SAS)比较两组产妇心理变化情况的差异。结果观察组产妇产后血压控制情况显著优于对照组(P<0.05)。干预后,观察组产妇SDS和SAS评分均优于对照组(均P<0.05)。结论运用"互联网+心理干预"健康教育模式对妊娠期高血压疾病患者的产后恢复有较大帮助,具有一定的临床意义和推广价值。