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  • 简介:总结了C4ISR系统仿真试验方法的功能、原理与特点;基于网络电磁空间对抗能力需求,分析了网络电磁空间对抗试验的过程,提出了一种人机结合的对抗试验模式.该模式建立了基于动态自适应的观察-判断-决策-行动(OODA)攻防过程模型,定义了对抗试验过程中攻击者与防御者角色,以及各类角色的能力等级,构建了对抗试验中各类角色实现框架.该模式可为网络电磁空间对抗试验的组织开展提供理论支撑.

  • 标签: 网络电磁空间对抗 试验模式 人机结合 观察—判断—决策—行动 攻防过程
  • 简介:摘要:在当今高度互联的世界中,网络电磁空间的安全成为国家和组织的重要挑战。为了应对不断演进的威胁,网络电磁空间防御作战具有独特的特点和策略。本文将探讨智能化威胁、多领域交互和隐蔽性与实时性等特点,并阐述综合防御、主动防御和智能化防御策略,以帮助确保网络电磁空间的安全与稳定。

  • 标签: 网络电磁空间 防御作战 研究
  • 简介:赛博空间已与陆、海、空、天构成了真正的五维作战空间,是世界军事强国研究的热点。研究赛博空间对抗,对于保护我国赛博空间安全以及获取赛博空间对抗优势具有重要意义。研究了国外赛博空间及其对抗,论述了赛博空间对抗的概念内涵,分析了赛博空间对抗过程及特点,同时介绍了所涉及的关键技术。

  • 标签: 赛博空间 赛博空间对抗 赛博战
  • 简介:摘要:电磁环境是指存在于给定场所的电磁现象的总和,当前雷达在各行各业的应用比较广泛,在其应用的空间域、时域、频域和功率域内,多种电磁信号同时存在,对雷达的正常工作都产生一定影响,可见雷达面临的电磁环境比较复杂。

  • 标签: 电磁 雷达 对抗
  • 简介:内蒙古某预备役师不久前与石家庄某学院进行了网上对抗演习。演习采取远程异地、网上作业、基地导调三方互动方式进行。分为远程机动、作战部署、战斗实施三个阶段。网络对抗平台上,红蓝双方斗智斗勇,进行了电磁干扰与反

  • 标签: 对抗砺 砺精兵 网络对抗
  • 简介:无线自组织(AdHoc)网络是一种无线、多跳以及无中心分布式控制网络,具有无需网络基础设施、自组织性及抗毁性强和容易构建等特点,已广泛应用于现代信息化战场。如何对战场AdHoc网络进行有效对抗已成为现代电子战研究的重要方向。分析了战场AdHoc网络的特点、信号体制及现有协议安全技术的局限性,提出了基于通信信号干扰和计算机网络协议攻击的战场AdHoc网络对抗方法。

  • 标签: 战场AdHoc网络 对抗方法 战场通信
  • 简介:摘要生成对抗网络(GenerativeAdversarialNets,简称GAN)是深度学习中的一个重要模型。本文首先从GAN中的两个模型-生成模型和判别模型出发,介绍了其概念以及区别,并讲述了其工作原理和大致训练过程,最后从数学表达式解析生成模型和判别模型的优化工作。

  • 标签: 深度学习 生成对抗网络 机器学习 神经网络
  • 简介:主要就是对汽车的电器设备所产生出’来的电磁干扰的一些原因进行了分析,基本上就是从干扰的耦合通路、敏感设备以及干扰源等这些方面进行了比较详细的分析。讨论了对能够抑制电磁干扰的一系列措施,提出了一些能够抗干扰的措施。

  • 标签: 电磁的干扰 防范 探讨 汽车电器 分析
  • 简介:带电粒子在电、磁场中的运动问题,是高考的重点和难点.考生在解答此类问题时,常常会遇到很多困难.对于这类问题,必须根据带电粒子所处的物理状态和经过的物理过程,勾画出带电粒子在空间运动的情况,建立带电粒子的运动模型,然后,根据有关物理规律解题.

  • 标签: 空间想象 带电粒子 电磁 运动问题 物理过程 物理状态
  • 简介:摘要生成对抗网络(GenerativeAdversarialNets,简称GAN)是深度学习中的一个重要模型。本文首先从GAN中的两个模型-生成模型和判别模型出发,介绍了其概念以及区别,并讲述了其工作原理和大致训练过程,最后从数学表达式解析生成模型和判别模型的优化工作。

  • 标签: 深度学习 生成对抗网络 机器学习 神经网络
  • 简介:[例1]电视机显像管实际上是一只阴极射线管,图1是一阴极射线管的主要构造示意图,A和B是偏转磁场,可使电子在水平方向偏转;C和D是偏转电场,可使电子在竖直方向偏转,当A,B和C,D不接电压时,电子枪发出的电子经加速后以υ=1.6×10^6m/s的速度

  • 标签: 中等教育 物理教学 电磁场 空间思维构建 电子加速 电场强度
  • 简介:复杂网络是研究复杂系统中大量元素间相互作用的重要工具,空间网络是复杂网络中一种特殊的网络。与一般网络相比,空间网络中的每个顶点都有自己的空间地理位置,而这种空间地理位置在顶点之间的相互作用中有重要意义。简单介绍空间网络的导航能力、同步能力和疾病传播相关方面的一些重要成果。

  • 标签: 复杂系统 空间网络 导航
  • 简介:随着科技的不断进步,信息网络得以飞速发展,并逐渐替代传统战场成为新型战场。网络对抗是在网络环境下,综合利用网络系统和手段与敌对方的网络系统相对抗,主要包括网络攻击和网络防御两方面。近年来,诸多军事强国都以网络控制权为主,信息化战场进行着没有硝烟的对抗。本文简要分析网络对抗中的攻防情况,并探讨未来网络对抗攻防形式的发展趋势。

  • 标签: 信息网络 网络对抗机制 网络攻击 网络防御
  • 简介:【摘要】网络对中国民主的促进作用主要体现在其所营造的公共空间和促成公共观念的生成上,也体现在促使人们一定程度上实现和实践了其文化权利和政治权利上。因此,网络对中国社会的民主发展具有建构意义。相反,网络却继电视等大众媒体之后继续解构了西方社会原有的民主形式。借助于网络,人们还一定程度上实现了其自我价值和社会价值。总之,网络为一个更为宽容、多元与和谐的社会提供了技术条件,创造了文化环境,从而凸显了网络技术的文化与道德意义,昭示着一个即将到来的更为自由、民主、宽容与和谐的未来社会。

  • 标签: 网络空间
  • 简介:深度学习包括监督学习、非监督学习和半监督学习。生成对抗网络GANs已经成为非监督学习中重要的方法之一,其相对于自动编码器和自回归模型等非监督学习方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。GANs模型的理论研究进展很迅速,原始GANs模型通过MinMax最优化进行模型训练;条件生成对抗网络CGAN为了防止训练崩塌将前置条件加入输入数据;深层卷积生成对抗网络DCGAN提出了能稳定训练的网络结构,更易于工程实现;InfoGAN通过隐变量控制语义变化;EBGANAk-量模型角度给出了解释;ImprovedGAN提出了使模型训练稳定的五条经验;WGAN定义了明确的损失函数,对G&D的距离给出了数学定义,较好地解决了训练坍塌问题。GANs模型在图片生成、图像修补、图片去噪、图片超分辨、草稿图复原、图片上色、视频预测、文字生成图片、自然语言处理和水下图像实时色彩校正等各个方面获得了广泛的应用。

  • 标签: 深度学习 非监督学习 机器学习 生成对抗网络 生成网络
  • 简介:摘要目的探讨利用深度学习在图像处理上的优势与放疗结合是否会使放疗过程更加智能化。方法生成对抗网络(GAN)是一种利用神经网络的生成模型,输入相关特征可生成高质量剂量分布图像。先使用随机无条件GAN进行模拟分布数据的验证,再使用条件GAN(cGAN)训练肿瘤病例的DICOMRT数据,利用靶区和器官轮廓信息直接生成剂量分布图。结果对于理想数据验证,GAN生成模拟分布效果优良,通过提取靶区轮廓和真实剂量切片数据使用cGAN训练,得到病例计划靶体积和危及器官的剂量分布。结构中预测值与真实剂量之间最大值和平均值的绝对误差评价表现为[3.57%,3.37%](计划靶体积)、[2.63%,2.87%](脑)、[1.50%,2.70%](临床靶体积)、[3.87%,1.79%](大体肿瘤体积)、[3.60%,3.23%](危及器官-1)、[4.40%,3.13%](危及器官-2)。结论利用GAN模型可以生成模拟分布数据,同时结合先验知识的cGAN模型可以建立靶区和器官信息与剂量分布之间的关系。通过输入靶区和器官轮廓信息直接快速生成对应的剂量分布,是剂量预测的一种有效尝试。

  • 标签: 放疗剂量分布 深度卷积生成对抗网络 条件生成对抗网络
  • 简介:湘西苗族性巫术因其目的的不同被分成两部分:一块是围绕生殖与繁衍,事关整个部族的生存与发展,因而可以进入到“公共空间”;一块是围绕性之欢娱,主要体现为个体的私密的感受,因而被规定在“私人空间”里,二者相互关联,相互依存,提供了一套奇妙的有关苗族这个古老民族原始性观念、性欲与民间伦理关系的叙述话语.

  • 标签: 公共空间 私人空间 湘西苗族 性巫术
  • 简介:为研究变压器的电、磁场对人体是否有危害,对裸露和非裸露变压器周围空间的电场和磁场强度进行测量并对测量数据进行了分析,着重讨论了变压器电场、磁场强度与距离关系及随高度分布特点,得出同位置,不同高度电场、磁场各自强度均近似相同,变压器电场强度虽随着距离Y的增大而减小,但非与距离的平方成反比,而变压器磁场强度近似与距离的平方成反比.全封闭铁皮变压器的电磁场对人类影响甚微,人类可在非裸露变压器周围长时间工作、生活,而裸露变压器3米外是安全的.

  • 标签: 变压器 电磁场分布 屏蔽效果 安全距离
  • 简介:深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

  • 标签: 深度学习 生成对抗网络 图像合成 图像分割