大型语言模型在企业产品研发中的应用研究

随着ChatGPT等大型语言模型的快速发展,利用该技术赋能产品研发正成为企业探索与实践的热点。深入分析大型语言模型在企业产品研发中的多种作用,阐述了其在知识获取、情感理解、创意生成等方面的卓越效能及其对研发团队效率显著提升作出的贡献。同时,对大型语言模型存在的一些缺陷(如生成内容可靠性难以判断、专业领域知识较为欠缺等)进行了探讨。在此基础上,提出了企业应采用人机混合的智能组织形式,将大型语言模型与人类研发团队有机融合,充分发挥双方的协同效应。通过深入的分析和讨论,为大型语言模型在产品研发中的应用提供了一定的参考与指导经验。

基于胜率预测的空战关键节点确定方法

以提高空战训练评估效率为目标,着眼于确定影响战局走向的关键节点,提出了一种基于胜率预测的空战关键节点确定方法。首先,基于长短期记忆网络设计并训练胜率预测模型,以实时评估空战态势;其次,引入最大类间方差法确定关键节点阈值,并将相邻时刻胜率差绝对值大于阈值的时间点确认为关键节点。实验结果表明,所设计的胜率预测模型预测胜率准确,所采用的关键节点阈值选择方法合理,总体方案具有可行性和泛化性。

GPT技术原理及其潜在军事应用研究

ChatGPT的横空出世为社会生活各领域带来了颠覆性变革,引起了学术界和工业界的广泛关注。随着武器装备和战争形态的不断演变,智能化已经成为现代军事发展的必然趋势,军事领域对GPT等大型语言模型的需求日益迫切。文中首先简要介绍GPT技术的背景和发展历程,然后从训练语料库、语言模型架构以及训练方法等多个方面深入探讨其技术原理和实现方式;在此基础上,进一步分析GPT技术军事化应用的可行性,重点探讨其潜在应用领域,并提供一个典型实例;同时,分析GPT技术存在的问题和不足,以及其军事化应用所面临的挑战,并给出相应的应对措施建议。综合分析表明,GPT为军事应用智能化提供了良好的技术路径,本文为GPT技术在军事领域的未来发展提供了参考。

基于人体姿态估计的手机使用状态监控

智能手机的日益普及给人们带来便捷的同时也带来了不少的隐患,在一些特定的场景下需要对手机的使用进行监控和限制.本文设计了一套手机使用状态监控系统,先采用YOLOv3检测图像中的人体,然后通过Open Pose姿态估计算法获得人体关节点,再通过YOLOv3判断手部区域是否有手机,最后通过神经网络分类器识别当前的手机使用状态.系统的应用测试表明该方案具有良好的检测与识别效果,能够满足相关场景的应用需求.

基于监控视频的知识图谱数据挖掘

为了解决依靠人力难以有效从海量监控视频中发现隐藏信息的难题,提出了一种基于监控视频的知识图谱构建和数据挖掘方法:先利用深度学习算法对监控视频进行行人重识别,给每一个独立的人分配唯一ID;再将非结构化的视频数据转化为结构化的三元组格式,输入Neo4j图数据库构建知识图谱;最后,基于该知识图谱利用行人共现算法、轨迹挖掘算法、社团检测算法等对监控视频进行数据挖掘。采用知识图谱对监控视频进行数据挖掘的实验结果表明,该方法在充分利用监控视频数据上有独特优势。

面向重点区域安防的无人机探测与反制技术研究

分析了无人机的特点、安全隐患以及反无人机的难点;阐述了基于雷达、无线电、光电、声波等传感设备的各种无人机探测技术以及干扰阻断类、直接捕捉类、打击毁伤类、监测控制类等各种无人机反制技术的原理和特征;分析了各类技术在市场上的应用情况,并对它们的适用性和优缺点进行了比较。最后,针对各类重点区域的无人机管控提出了有效的建议。

基于MSR和AMSR的红外融合增强算法

红外传感器的成像特点,使得所采集的红外图像存在对比度低、清晰度差、信噪比低、边缘信息模糊等问题。为此提出基于多尺度视网膜(multi-scale retinex,MSR)和自适应多尺度视网膜(adaptive multi-scale retinex,AMSR)的红外融合增强及其优化算法。实验结果表明,所提算法能够有效提高红外图像的对比度和清晰度,在主观视觉效果和客观评价指标上均优于单尺度视网膜算法、MSR算法、AMSR算法。

元宇宙视域下的沉浸式辅助决策技术架构设想

在军事智能化和元宇宙热潮的背景下,以云计算、人工智能、数字孪生等先进技术为支撑,围绕沉浸式辅助决策需求,对元宇宙视域下的沉浸式辅助决策技术架构进行了初步设想,总结了物理层、应用层、元宇宙引擎层和作为底层支撑的元宇宙基础体系层的关键要素,并对元宇宙引擎层提出了支撑技术方法,对后续相关技术的研究具有借鉴和参考价值.

广义正交码索引调制系统的性能分析

为了提高码索引调制(code index modulation,CIM)系统的传输效率,提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出(single input single output,SISO)的广义正交码索引调制(generalized orthogonal code index modulation,GQCIM)系统。CIM系统使用扩频码和星座符号传输信息,但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而GQCIM系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制,同时充分利用了调制符号的正交性,增加扩频码索引以传输更多的额外信息位,提高了系统的传输效率。此外,分析了GQCIM系统的理论性能,推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能,对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下,结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统,如广义码索引调制(generalized code index modulation,GCIM)系统、CIM系统、码索引调制−正交空间调制(code index modulation aided quadrature spatial modulation,CIM-QSM)系统、码索引调制−正交空间调制(code index modulation aided spatial modulation,CIM-SM)系统、脉冲索引调制(pulse index modulation,PIM)系统。

基地信息系统智能运维管理平台建设构想

为改善基地的信息化建设基础设施条件、提升信息化建设水平,针对目前运维管理面临的现实困难,设计智能运维管理平台架构,提出建立运维标准化信息管理子系统等6个子系统的建设思路和内容,强调多维度的数据与信息集成等6个关键环节,最后对平台建设的可行性进行分析,可为智能运维管理相关系统和平台建设提供参考。

关于人工智能应用于管理决策的几点思考

随着以数据为基础的深度学习的飞速发展,人工智能技术已逐渐渗入企业管理和组织决策中,人工智能所扮演的角色以及人工智能与人类的协作关系成为当前学界的研究热点。本文从人工智能技术的发展历程和管理决策的特征出发,思考了人工智能是否适合单独进行管理决策,人工智能是否会代替人类决策,以及人工智能与人类在管理决策中的合理关系等三个方面的问题,分析了管理决策过程中人工智能和人类各自的优势与不足以及两者协同决策的必要性和益处。经过分析论证,本文认为,人类与人工智能应是共生协作的关系,而且人类管理者应积极主动拥抱这一历史性变化。