人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

[填空题] 1.数项级数 1 的和为一。 (2n-1)(2n+1) 2 2.数项级数(-1) 的和为cosl。 n=(2n)! 注:求数项级数的和常用的有两种方法,一种是用和的定义,求部分和极限;另一种 是将数项级数看成是一个函数项级数在某点取值时的情况,求函数项级数的和函数在此点 的值。 3.设an>0,p>1,且lim(n(en-1)an)=1,若级数∑an收敛,则p的取值范围是 n→∞ n= (2,+∞)。 1 分析:因为在n→∞时,(en-1)与是等价无穷小量,所以由 n lim(n(en-1)an)=1可知,当n→∞时,an与是等价无穷小量由因为级数 n→ an收敛,故 -1收敛,因此p>2 n 4.幂级数an(x-1)在处x=2条件收敛,则其收敛域为[0,2] 分析:根据收敛半径的定义,x=2是收敛区间的端点,所以收敛半径为1。由因为在

第六章数理统计的基本概念 数理统计的分类 1、描述统计学对随机现象进行观测、试验,以取得有代表性的观测值。 2、推断统计学对已取得的观测值进行整理、分析,作出推断、决策,从而找出所研究的对象的规律性

一、基本统计处理 1、查取最大值 MAX函数的命令格式有: [Y,]=max(x):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元 素值及其该元素的位置赋予行向量Y与;当X为向量时,则Y与I为 单变量。 [Y,=max(x,l,diM):按数组X的第DIM维的方向查 取其最大的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I

选择5种不同层理倾角的千枚岩进行单轴一次加卸载试验，探讨层理倾角对千枚岩变形破坏过程中能量演化及岩爆倾向性影响.试验结果如下：各岩样应变能演化相似，在应力峰值前表现为能量积聚，峰值后为能量释放和耗散.但随着层理倾角的增大，其储能极限、残余弹性能和最大耗散能均呈U型变化，通过拟合在60°均取得最小值；随层理倾角增大，在峰前岩样的弹性能比例值呈倒U型变化，其中在60°取得最大值，表明峰前在60°处用于层理压密做的功最少.而且在峰前最大弹性能比例随层理倾角增加变化幅值较小，体现出峰前层理倾角对储能效率影响较小.在峰后弹性能比例下降幅度大小为60° > 30° > 45° > 90° > 0°，说明含0°层理岩样的峰后裂隙发育最不充分表现出的脆性最大；结合弹性变形能指数(Wet)和冲击能量指数(Wcf)的优点建立新判据储能性能和峰后继续破坏耗散能的比例(W)，并计算各倾角岩样的W值，其从小到大为60°→45°→30°→90°→0°

为提高单晶硅纳米切削表面质量的同时, 不影响加工效率, 以扫描电子显微镜高分辨在线观测技术为手段, 在真空环境下开展了单晶硅原位纳米切削实验研究.首先, 利用聚焦离子束对单晶硅材料进行样品制备, 并对金刚石刀具进行纳米级刃口的可控修锐.然后, 利用扫描电子显微镜实时观察裂纹的萌生与扩展, 分析了单晶硅纳米切削脆性去除行为.最后, 分别采用刃口半径为40、50和60 nm的金刚石刀具研究了晶体取向和刃口半径对单晶硅脆塑转变临界厚度的影响.实验结果表明: 在所研究的晶体取向范围内, 在(111)晶面上沿[111]晶向进行切削时, 单晶硅最容易以塑性模式被去除, 脆塑转变临界厚度约为80 nm.此外, 刀具刃口半径越小, 单晶硅在纳米切削过程中越容易发生脆性断裂, 当刀具刃口半径为40 nm时, 脆塑转变临界厚度约为40 nm.然而刀具刃口半径减小的同时, 已加工表面质量有所提高, 即刀具越锋利越容易获得表面质量高的塑性表面

5.1.3线性空间上的对称双线性函数、二次型函数的定义 定义若f为V上的双线性函数且f(a,B)=f(B,a),则称f为V上的对称双线性 函数。 命题f为对称双线性函数,当且仅当f在任意一组基下的矩阵为对称矩阵,当且仅 当f在某一组基下的矩阵为对称矩阵。 证明任取V的一组基1,2,…,n,任取a,B∈V,设它们在此组基下的坐标所构成 的列向量分别为X和Y,f在此组基下的矩阵记为A,若f为对称双线性函数,则由定

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

动物生物化学是阐述家畜、家禽体内糖、蛋白质、脂类、核酸等物质的基本代谢规律,从 分子水平上解释解释生命现象,随着科学技术的发展,以及研究手段的不断更新,生物化学在 近年来取得了迅速的发展,取得了巨大的成就,因此,动物生物化学的内容也不断更新,这就 要求教学内容也要做适当调整,故对大纲进行修订

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果