《中国航天》征稿简则

《中国航天》是大型综合性权威航天期刊,入选国家期刊方阵,为国家双百期刊,同时也为中文核心期刊。《中国航天》由中国航天科技集团公司主管,中国航天系统科学与工程研究院（航天信息中心）主办,内容涵盖航天技术开发、空间科学研究、航天技术应用、航天人才培养、航天科普宣传和航天文化传播等方面。本刊为月刊,大16开,国内外公开发行。     

基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法

图像中的区域特征更关注于图像中的前景信息,背景信息往往被忽略,如何有效的联合局部特征和全局特征还没有得到充分地研究。为解决上述问题,加强全局概念和局部概念之间的关联得到更准确的视觉特征,提出一种基于多级语义对齐的图像-文本匹配算法。提取局部图像特征,得到图像中的细粒度信息;提取全局图像特征,将环境信息引入到网络的学习中,从而得到不同的视觉关系层次,为联合的视觉特征提供更多的信息;将全局-局部图像特征进行联合,将联合后的视觉特征和文本特征进行全局-局部对齐得到更加精准的相似度表示。通过大量的实验和分析表明：所提算法在2个公共数据集上具有有效性。     

中国宇航学会·中国空间法学会2015年学术年会征文通知

<正>为了推进航天学术交流与研讨,繁荣学术思想,引领学科发展,促进航天技术发展,中国宇航学会和中国空间法学会拟于2015年9月在北京组织召开"中国宇航学会和中国空间法学会2015年学术年会","中德航天企业对接会"和"中荷航天企业对接会"也将同期举行。年会将以大会报告和专题研讨会相结合的形式,云集我国航天领域有关政府部门、企业的领导、科研院所的院士、专家、学者,探讨航天发展的难点、热点及关键技术,内容将涵盖空间技术、空间科学和空     

基于深度学习的语义级中文文本自动校对研究

中文文本校对技术在字词级和语法级层面已取得了较好的效果,但在语义层面还没有比较成熟的方法。为实现语义级中文文本自动校对,将深度学习技术引入自动校对。首先,出于中文文本语义级自动校对的需要,在现有已公开的中文校对测试集的基础上,加入语义错误样本数据,并通过数据增强技术,扩大语义差错数据规模,以使训练集及测试集中语义错误占比达到50%以上。其次,针对典型的语义错误类型,构建其对应的语义知识集,包括成语知识集、古诗词知识集、历史人物主要事件朝代年表知识集、敬谦词知识集、地理知识集等。在建立语义知识集的基础上,基于BERT预训练模型对数据集进行训练。最后,经过预训练,在初步确定模型之后,结合关键参数,进行微调,确定最终的自动校对模型。     

军事战术通信卫星技术发展的新台阶

1 新一代移动通信卫星的主要技术要求 □□中低轨道卫星通信系统的发展,为人们提供了新的移动通信、信息和娱乐服务.家用电视不必通过有线系统就能收到200多个频道的电视节目,而且图像更清晰,效果更好.个人电脑也可通过卫星连接因特网,尽可能多地采集所需信息.人们在地球上的任何地点、任何时间相互发送文本信息,往返世界各地的人们能在任何地方、任何时间内使用手机打电话,人类社会的思维、工作和生活方式都在发生着巨大的变化.     

地方应用型本科院校学业预警制度的构建与完善——基于广西6所应用型本科院校的文本分析

学业预警制度是高等教育进入大众化阶段高校提高人才培养质量的新举措。通过对广西6所应用型本科院校学业预警制度中预警时间安排、预警内容、预警处理程序和其他相关内容进行比较分析发现,当前高校的学业预警制度存在预警时间安排不合理、预警指标内容不全面、预警制度保障不健全、预警工作人员不明确等问题。针对这些问题,可以通过建设全方位监控的预警平台、健全预警工作的监督与反馈机制、明确预警工作队伍人员构成等措施来进一步完善高校学业预警制度。     

改进深度卷积生成式对抗网络的文本生成图像

针对深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)模型高维文本输入表示的稀疏性导致以文本为条件生成的图像结构缺失和图像不真实的问题，提出了一种改进深度卷积生成式对抗网络模型CA-DCGAN。采用深度卷积网络和循环文本编码器对输入的文本进行编码，得到文本的特征向量表示。引入条件增强（CA）模型，通过文本特征向量的均值和协方差矩阵产生附加的条件变量，代替原来的高维文本特征向量。将条件变量与随机噪声结合作为生成器的输入，并在生成器的损失中额外加入KL损失正则化项，避免模型训练过拟合，使模型可以更好的收敛，在判别器中使用谱约束（SN）层，防止其梯度下降太快造成生成器与判别器不平衡训练而发生模式崩溃的问题。实验验证结果表明：所提模型在Oxford-102-flowers和CUB-200数据集上生成的图像质量较alignDRAW、GAN-CLS、GAN-INT-CLS、StackGAN(64×64)、StackGAN-v1(64×64)模型更好且接近于真实样本，初始得分值最低分别提高了10.9%和5.6%，最高分别提高了41.4%和37.5%,FID值最低分别降低了11.4%和8.4%，最高分别降低了43....     

双重模态文本引导的图像修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏足够的上下文信息导致修复大面积破损时效果差且修复结果不可控的缺陷，提出了双重模态文本引导的图像修复算法。引入文本标签作为修复的控制引导，确保修复结果的整体与区域一致，并增加修复的可控多样性。设计双重模态掩码注意力机制提取破损区域的语义信息；通过深度文本图像融合模块加深生成器中的文本图像融合过程，并应用图像文本匹配损失最大化生成图像与文本之间的语义相似度；采用投射鉴别器训练生成图像与真实图像增强修复图像的真实性。在2个带有文本标签的数据集上进行定量和定性实验，结果表明：生成的修复图像与引导文本描述一致，可根据不同的文字描述生成多样的结果。