外军地面无人装备发展现状与趋势研究

随着通信、计算机、人工智能和传感器等技术的飞速发展与广泛应用，地面无人装备日趋活跃在作战、搜救和消防等多种军民用任务场景中。对于军事领域而言，地面无人装备是陆军和其他地面作战部队迈向无人化、智能化战场的核心装备，将在未来陆战场各类作战任务中发挥不可替代的作用。通过对外军各类典型地面无人装备发展现状进行深入分析，总结出该装备领域的发展特点与趋势，对地面无人装备发展有一定的借鉴意义。     

基于包装功能的时间–温度指示器与食品新鲜度指示器研究进展

目的 从包装功能实现的角度分析研究时间–温度指示器和食品新鲜度指示器的原理、类型与发展趋势，指出开发设计时间–温度指示器和食品新鲜度指示器应完成的包装功能，为有效实现包装交流功能提供研究思路和技术支持。方法 列出现有食品包装功能在物理环境、周围环境和人类环境下的实现矩阵，通过研究时间–温度指示器和食品新鲜度指示器的实现原理和所满足的包装交流功能，探讨这2种技术提高矩阵中分值较低元素的可行性。结果 时间–温度指示器监测食品所经历的时间、温度的完整历程，有助于提高实现矩阵中ComA元素的分值;食品新鲜度指示器提供生理变化或微生物生长引起的食品质量变化的定性或半定量信息，有助于提高实现矩阵中ComH元素的分值。结论 时间–温度指示器和食品新鲜度指示器能够有效提升食品包装的交流功能，保证消费者安全，减少资源浪费，具有广阔的发展前景。     

成型温度对PBX装药内部质量及性能的影响

针对压制成型的PBX炸药装药，选择CT无损检测、巴西实验和扫描电镜检测等技术，对比研究了室温和加热两种温度下压制成型的炸药装药内部质量、静态力学性能和细观破坏形式。结果表明，加热压制有利于改善炸药装药的内部质量，可避免产生初始损伤，且提高了装药的力学性能。细观尺度上，室温压制成型的装药主要发生界面脱黏破坏，加热压制成型装药的主要破坏形式是穿晶断裂。     

基于Hadoop的气象数据分布式存储技术研究

针对目前气象数据存储所面临的海量扩张、高并发读写、结构化和非结构化数据并存以及长时间序列和大数据集检索效率低下等问题,提出了以Hadoop开源框架为基础的气象数据分布式存储方案。通过对气象数据自身属性和特点进行分析,得出了气象数据在经过充分优化的基础上,在分布式存储框架中具有很强的适应性和规模化应用的潜力;并在HBase数据库中的Row Key设计和小文件合并策略方面做了创新。最后针对气象数据中广泛存在的结构化和非结构化这两种主要数据类型,以自动气象站数据和雷达产品数据为具体实例,给出了详细的设计思路和实现方法。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

个性化学习路径推荐综述

近年来，伴随着现代信息技术的迅猛发展，以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用，引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下，在线学习超越了时空的限制，为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性，从而得到了蓬勃发展.然而，在线学习中师生时间、空间分离的特征，导致教师无法及时掌握学生的学习状态，一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源，如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而，传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了，需要一个更高效、更科学的个性化教育模式，以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景，如何自动高效识别学习者特征，高效地组织和分配学习资源，为每一位学习者规划个性化路径，成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状，并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路，同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后，强调当前研究存在的主要不足之处.     

基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射算法

随着工业互联网、车联网、元宇宙等新型互联网应用的兴起，网络的低时延、可靠性、安全性、确定性等方面的需求正面临严峻挑战。采用网络功能虚拟化技术在虚拟网络部署过程中，存在服务功能链映射效率低与部署资源开销大等问题，联合考虑节点激活成本、实例化开销，以最小化平均部署网络成本为优化目标建立了整数线性规划模型，提出基于改进灰狼优化算法的服务功能链映射（improved grey wolf optimization based service function chain mapping，IMGWO-SFCM）算法。该算法在标准灰狼优化算法基础上添加了基于无环K最短路径（K shortest path，KSP）问题算法的映射方案搜索、映射方案编码以及基于反向学习与非线性收敛改进三大策略，较好地平衡了其全局搜索及局部搜索能力，实现服务功能链映射方案的快速确定。仿真结果显示，该算法在保证更高的服务功能链请求接受率下，相较于对比算法降低了11.86%的平均部署网络成本。