简介：当前武警初级指挥院校的武警公文教学内容存在定位不准、针对性不强、层次不清、衔接不畅、陈旧老套等问题，解决这些问题必须重新构建教学内容体系。就此，笔者提出了重构原则和方案，并介绍了新方案的特点。

简介：武警某医院女军医王某（已有两个月的身孕），在乘坐公交公司的12路公交车的途中，由于司机紧急刹车而使其腹部碰撞在前方座位的靠背上，虽然当时也感觉腹痛，但她认为只是正常的妊娠反应而没有在意，不曾想第二天因腹痛不止到医院被诊断为流产，为此花去医药费2500元。经过一个多月的交涉，仍没有得到公交公司的确切说法。在这种情况下，王某将以怎样的方式向当地法院提起诉讼。

简介：7月14日上午，全国地铁公交安保工作培训班举行开班仪式。公安部治安管理局副局长马维亚主持会议并讲话，学院院长马金旗出席会议并致辞，公安部治安管理局十九处处长刘爱斌、学院进修系主任李西巨出席会议。马维亚副局长指出，全国地铁公交安保工作培训班的举办在公安部历史上还属首次，旨在推动深入落实中央领导同志的重要批示指示精神和部党委的部署要求，提高全国公安机关地铁公交安保队伍特别是领导干部的能力素质。马金旗院长在致辞中指出，公安部治安管理局作为武警学院校务委员会成员单位，对学院发展建设工作给予了大力支持与帮助，局校双方结下了深厚的情谊。

简介：

简介：在载荷识别研究中,时域内载荷识别在其逆传系统载荷识别的研究,目前一般停留在最小相位可逆系统上,基于时间序列模型的逆传系统法系统动态载荷识别理论,提出了一种新的研究方法,克服了传统载荷识别方法对结构的边界条件仅仅局限于可逆系统,并利用计算机仿真验证了该方法不但适用于可逆系统,而且对不可逆系统的载荷识别同样有效.

简介：在完成重大任务、应对重大事件中考察和识别干部，一般来说，能够比较真实全面地了解干部。因此，应当把非战争军事行动作为考察和识别干部的重要渠道。

简介：针对传统军事命名实体识别方法存在人工构建特征复杂和军事文本分词不准确等问题,提出了一种基于深度学习的军事命名实体识别方法。结合双向长短时记忆（Bi-directionalLongShort-TermMemory,Bi-LSTM）神经网络对较长句子上下文的记忆能力、字向量（characterembedding）对汉字语义的表示能力和条件随机场（ConditionalRandomField,CRF）对标注规则的学习能力,构建了character＋Bi-LSTM＋CRF实体识别模型。为验证方法的有效性,在军事想定语料集上进行了实验,结果表明：该方法比传统方法识别效果好,识别准确率、召回率和F值均大幅提升。

简介：

简介：介绍了分队射击指挥模拟训练系统的概念,分析了模拟训练中语音通信机制.将语音识别系统引入模拟训练系统中,并就应用中存在的问题进行了探讨,提出了解决方法.

简介：针对新型作战体系下以装甲车辆为主的地面目标的被动声识别问题,为实现不同车型在不同工况下的声识别,以常见的3种坦克和4种履带式装甲车为识别对象,提出了一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)和人工蜂群(ArtificialBeeColony,ABC)算法优化的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)相结合的装甲车辆声识别模型。首先,采集不同工况下的车辆噪声信号并进行频谱分析,证明了VMD分解的可行性;其次,对样本信号进行VMD分解,得到不同尺度的本征模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF)并进行多尺度模糊熵(Multi-scaleFuzzyEntropy,MFE)的计算,得到多尺度模糊熵特征(VMD-MFE);然后,利用优化算法对SVM进行优化,得到最优参数优化的分类器模型;最后,对噪声信号进行特征提取和分类实验。结果表明:VMD的分解效果优于经验模态分解(EmpiricalMadeDecomposition,EMD)和集合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD);与引力搜索算法(GravitationalSearchAlgorithm,GSA)和布谷鸟搜索(CuckooSearch,CS)算法相比,ABC算法得到的优化模型ABC-SVM具有更高的识别率,可达94.14%以上。

简介：为进一步提高弹道导弹目标多传感器综合识别正确率,提出了一种基于二维主成分分析（Two-DimensionalPrincipalComponentAnalysis,2DPCA）的多传感器特征级综合识别方法。该方法将多个传感器的特征集经标准化后组合成二维特征矩阵,引入图像压缩技术中的2DPCA方法进行特征提取,然后将其用于弹道导弹目标特征级融合识别。以3部雷达部署下弹头目标的雷达散射截面积（RadarCrossSection,RCS）特征融合为例进行仿真验证,结果表明：相比于传统的主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）,2DPCA的识别率更高,计算复杂度更低,为弹道导弹目标识别提供了一种新的思路。

简介：为提高无人车行驶过程中前方车辆检测的准确性和实时性,提出了基于激光雷达(LIghtDetectionAndRanging,LIDAR)深度信息和视觉方向梯度直方图(HistogramsofOrientedGradients,HOG)特征的车辆识别和跟踪方法。目标首次进入视野时,聚类处理激光雷达深度信息并确定假设目标的候选区域,采用车辆尾部的HOG特征对假设目标进行验证。在HOG特征验证前,基于最小二乘支持向量机(LeastSquaresSupportVectorMachine,LS-SVM)算法对样本集HOG特征进行训练学习,生成车辆分类器模型。对于验证后的目标车辆,采用激光雷达获取的深度信息对目标车辆进行持续跟踪。构建了2种车辆模型,结合最小二乘直线拟合方法提取出车辆特征,生成目标模型。同时,提出了基于多特征马氏距离的目标关联代价方程,实现了多目标的关联;完成了基于卡尔曼滤波的车辆状态滤波和位置估计,更新了跟踪器模型。通过有效的管理策略,实现了目标跟踪的3个状态:1)初始化模型的生成;2)跟踪过程中跟踪器的更新与预测;3)目标驶离视野时跟踪器的删除。最后,通过试验验证了跟踪算法的有效性。

简介：2016年2月，美国陆军发布新版单兵地面防空用《目视飞机识别手册》，以更新替换2006年1月出版的该系列战场手册。美国陆军训练与条令处为该出版物的筹备机关，著名军事研究机构火力卓越中心和希尔堡对手册发行提供了评估支持。

简介：传统的敌我识别系统已经不适应信息化作战的要求,现提出了一种以Cygnal公司的嵌入式单片机C8051F020为核心的新型敌我识别系统设计方案,给出了该系统的硬件结构框图和程序流程图.该方案与现有系统相比有很大的技术改进,利用了扩频技术、纠错编码技术、最新的加密标准和GPS系统,各方面性能有了显著提高.