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《北华航天工业学院学报》2016,(4):44-46
在大数据时代,利用现代的数理统计分析工具,进行教学数据分析,通过挖掘高校教学数据资源的利用价值,提高教学管理的有效性,使高校教学管理从传统的个人经验式的管理模式,向理性的以数据分析为决策基础的现代的管理模式转变。 相似文献
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针对现有无人机集群分布式协同方法没有细致考虑态势感知过程,忽略了对抗环境下态势信息的不确定性对集群协同的影响,对协同性能缺乏量化分析等问题,提出基于态势感知一致性的无人机集群分布式协同方法,并分析协同性能。从集群协同作战角度分析协同方法的实质,考虑态势信息不确定性,给出集群态势感知一致性分析,建立态势觉察一致性、态势理解一致性等概念,并设计协同方法;建立协同时间、协同信息量等指标,分析指标特性,量化分析协同性能;在给定的仿真场景下,对比分析各协同方法性能。结果表明,所提方法协同性能较好,更切合对抗环境,对集群协同作战研究有一定的积极意义。 相似文献
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美国空间态势感知能力研究 总被引:1,自引:0,他引:1
增强空间态势感知能力是空间资源开发、空间安全、空间控制以及利用空间实施军事行动的关键。分析了美国天基空间目标监视的现状及动态,在此基础上讨论了空间目标探测领域所涉及到的各种关键技术及相应的需求方向,为发展天基空间目标监视系统提供了有益参考。 相似文献
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空间情报对抗是当今世界高新技术中最具挑战性和竞争性的领域之一,是未来作战情报对抗技术的最高表现形式和热点内容。在对太空态势进行有效感知及情报监控的基础上,美军对“制天权”的认识进一步深化,太空情报对抗已成为美军的重点研究领域。 相似文献
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国外太空态势感知系统发展与展望 总被引:1,自引:0,他引:1
西方科技强国在近几十年中将大量的资源投入到太空和军事领域的态势感知研究与开发中。欧美国家研发的态势感知系统主要是以光电监测为主的战术信息系统、导弹预警系统(反导态势感知系统)和太空飞行物监测系统。 相似文献
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《航天电子对抗》2020,36(2):13-13
据美国军事与航空电子网站2020年3月27日报道,美太空军第1太空作战中队已经完成“地球同步轨道太空态势感知计划(GSSAP)”地面系统的大规模升级。第1太空作战中队于2017年开始对GSSAP地面系统进行升级,升级后的系统于2019年12月完成试验,2020年2月12日通过作战验收。这是该系统自2015年服役以来经历的最重要升级之一,能够有效支撑2020年下半年美国太空军增扩GSSAP星座的计划。GSSAP卫星可采集轨道上其他人造物体的数据,并将采集的数据传送至美国太空监视网,以提高美军的空间态势感知能力;还能执行交会和抵近操作,加强美军抵近侦察能力。该星座的前2颗卫星于2014年发射升空,2016年又补充2颗卫星,美国太空军计划2020年秋季发射第三批2颗GSSAP卫星。 相似文献
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《北华航天工业学院学报》2015,(5):60-62
随着云计算、物联网的高速发展,数据正以几何速率增长,全球已经逐渐步入"大数据"时代。新时代下的图书馆不再仅仅局限于提供读者借阅与读书的服务,而是朝着更高效、更有针对性、更具特色的信息管理服务模式发展,大数据服务是基于图书馆日常统计数据等结构化数据及一些非结构化或半结构化数据而进行的有方向性、有创新的数据管理与应用。在此大趋势下,图书馆应该如何应用大数据发展?大量专业人才应如何吸纳及培养?图书馆有哪些大数据可以被挖掘利用?新时代下的图书馆服务也是智能型的,大数据理念的应用是图书馆发展的新契机。 相似文献
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以大数据、云计算等为代表的新一代信息技术正拉开中国航天数字化能力建设的崭新篇章,数据治理工作正处在勇开新局的关键时期。如何合理应用大数据存储、处理、分析、管理、流通与安全技术,构建航天大数据基础平台传输架构、存储架构及技术架构,保障数据治理规划与标准框架落地,沉淀航天数据资产,构建与航天型号研制体系特点相匹配的数据应用,是一个重要的命题。总结提炼了大数据的主要特征,全面梳理大数据技术体系,并面向不同数据处理场景,归纳适用的大数据技术手段,为航天数据治理的技术架构设计、技术选型等工作推进奠定坚实基础。 相似文献
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运载火箭试验产生的数据量呈现出爆炸式增长,主要特点表现为数据种类多、数据密度大、数据持续时间长。传统单机部署和基于关系型数据库与文件的系统架构的不足逐渐显现,不同种类的数据不做区分存储,存储和查询效率低,数据无备份,存在单点故障导致数据丢失的问题,无法满足海量数据场景下的存储计算业务需求。利用大数据技术思想,针对运载火箭存储计算业务的需求,设计出一套运载火箭试验大数据存储架构,并给出了各存储组件的存储模型设计方法。通过实际工程应用表明:该架构具备良好的可靠性、可扩展性和可维护性,是一种切实可行的大数据存储架构设计,能够满足运载火箭试验数据的存储计算等业务需求。 相似文献
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基于半张量积压缩感知的形变数据重构在航天器结构健康监测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航天器结构健康监测(structural health monitoring, SHM)面临的数据传输和存储量过大问题,提出一种基于半张量积压缩感知(semi-tensor product compressed sensing, STP-CS)的形变数据重构方法。该方法基于形变数据的稀疏性,利用降维的随机高斯矩阵对形变数据进行压缩采样。为了验证该方案的可行性,实验研究了不同的观测矩阵维数与重构性能的关系。结果表明:采用该方法对形变信号进行随机采样,当观测矩阵存储空间减少到传统压缩感知(compressed sensing, CS)的1/64,仍能实现较高精度的重构,有效节省了观测矩阵的储存空间;此外,重构时间也随着观测矩阵维数的降低逐渐缩短。因此,该方法为解决航天器SHM面临的数据传输和存储挑战提供了新的解决思路。 相似文献
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《北华航天工业学院学报》2017,(2):50-53
大数据时代的到来提醒着我们高校创新创业教育变革的必然性与重要性,大数据为创业教育从为教学改善提供所需的数据驱动、实现更具针对性的个体教育、提高学习的技巧性和有效性等多个角度带来了可行性的改变。大数据在创业教育中的融合可以从思维意识、信息技能、营销手段、资金运作和创业团队等五个方面入手,现有的应用则为创业教育改革提供了实践支撑。除此之外,大数据在应用中的潜在风险与应用保障也是实际中不可忽视的一个重要方面。 相似文献
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