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

熟悉:诊断、诊法的含义,中医诊断学的主要内容,中医诊断的基本原理和原则; 了解:中医诊断学的学习方法 大体内容与时间安排,教学方法:(启发式、互动式

实验一 分析天平称量练习 实验二 滴定分析基本操作练习 实验三 工业纯碱总碱度测定 实验四 有机酸摩尔质量的测定 实验五 铵中氮含量的测定(甲醛法) 实验六 磷酸的自动电位滴定 实验七 自来水总硬度的测定 实验八 铋、铅含量的连续测定 实验九 过氧化氢含量的测定 实验十 水样中化学耗氧量(COD)的测定 实验十一 铁矿中全铁含量的测定 实验十二 碘量法测定铜合金中铜含量 实验十三 风干植物样品水分的测定 实验十四 二水合氯化钡中钡含量的测定 实验十五 邻二氮菲吸光光度法测定铁 实验十六 水样中六价铬的测定 实验十七 硅酸盐水泥中 Fe2O3

设想国家教育部想了解上海中学生的体质状况,抽样调 查是既省钱又省时的办法,显然上海地区的中学生均是总体 的单元,从全体学生中随机无放回地抽取若干样本是理想的 概率抽样方法,但是编制全体中学生的抽样框本身是件麻烦 事,况且一个合理的有代表性的样本一般应该遍布全市,在 对如此分散的中学生样本逐个进行访问,其工作量之大可想 而知。一个方便的方法是在上海地区按学校抽样,在抽得的 几所学校中对该校所有中学生进行普遍调查

第一节 中药制剂的显微鉴别 第二节 中药制剂的一般理化鉴别法

一、概述 二、中断原理 三、中断系统组成及其功能 四、中断响应过程 五、8086中断系统 六、8086CPU的中断管理 七、可编程中断管理芯片8259A

设P是数域,是一个文字,作多项式环P,一个矩阵如果它的元素是 的多项式,即P[]的元素,就称为-矩阵在这一章讨论λ矩阵的一些性 质,并用这些性质来证明上一章第八节中关于若当标准形的主要定理 因为数域P中的数也是P]的元素,所以在λ矩阵中也包括以数为元素 的矩阵.为了与-矩阵相区别,把以数域P中的数为元素的矩阵称为数字矩 阵.以下用A(),B()…等表示-矩阵 我们知道,P]中的元素可以作加、减、乘三种运算,并且它们与数的运 算有相同的运算规律而矩阵加法与乘法的定义只是用到其中元素的加法与乘 法,因此可以同样定义λ-矩阵的加法与乘法,它们与数字矩阵的运算有相同 的运算规律 行列式的定义也只用到其中元素的加法与乘法,因此,同样可以定义一个 nxn的-矩阵的行列式.一般地,-矩阵的行列式是的一个多项式,它与 数字矩阵的行列式有相同的性质

研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法：利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢，将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢，使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台，从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测，并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性，采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测，结果表明，使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此，该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法

研究了还原剂云南煤和脱硫剂SH对硫酸渣在直接还原焙烧过程中提铁降硫效果的影响.采用X射线衍射与扫描电镜方法分析了云南煤与脱硫剂SH的作用机理.结果表明:在高温还原气氛下,硫酸渣中的黄铁矿生成具有挥发性的气态单质硫和气态羰基硫、金属铁和非磁性的陨硫铁;硫酸渣中的赤铁矿和磁铁矿则被还原为金属铁;云南煤对硫酸渣在焙烧过程中的脱硫效果比较明显,但无法达到要求的指标;添加脱硫剂SH可以进一步降低还原铁中的硫,其机理是脱硫剂与硫酸渣中的黄铁矿在直接还原焙烧过程中反应生成金属铁和没有磁性的硫化钙,通过磨矿-磁选的方法将硫化钙与金属铁分离,从而达到脱硫目标

利用一维稳态传热模型,计算中间包底面温度,建立了底面温度与中间包衬里损伤程度间的对应关系,发现中间包底面温度随着衬里损伤程度增加而增加.红外热像检测表明:中间包底面温度随着包龄的增加而增加;红外热像技术可以有效地对中间包衬里损伤进行检测;利用所建立的理论关系式,可以实现对中间包红外热像的定量分析