训练环境

摘要： 随着新课改的不断深入,对体育训练有了更深层次的要求体育训练的目的不并不只是单纯地想要提升高中生的身体素质,更需要因材施教,将高中生具有的运动潜能进行挖掘,培养企业积极向上的品质。足球运动作为全球性质的体育活动之一,更是高中生较为普遍喜欢的体育运动。由于高中阶段高中生正处于身心发展的关键性时期,他们的进步和健康受到社会广泛的关注,所以教师必须要积极地以心理训练推动足球训练活动,本文将详细的探究实践策略现有如下结论。

摘要： 实战化训练对消防部队战斗水平的提高起到能起到积极的促进作用。让消防工作的质量有所提升,能有效促进我国消防工作的发展。因此,要重视实战化训练,用良好的作战指挥机制开展高效的指导,不断完善战斗力生成的方式,并不断完善消防部队的各方面保障机制,进而为更好的解决实际问题提供支持。本文针对实战化的消防训练的开展进行简略探究。

摘要： 随着军事训练实战化要求的不断提升,单纯依靠传统的实兵实装来构建复杂的战场环境、逼真的作战对手、多元的对抗体系已十分困难,需要借助信息网络、模拟仿真等技术来加强现代化的军事训练条件建设.为此,着眼于提升部队军事训练条件的信息化建设,分析了部队构建虚实一体化模拟训练环境的需求、内容、架构以及使用前景,以期对部队的网络化、模拟化、实战化训练条件建设提供有益借鉴.

摘要： 训练环境是实战化训练的重要载体,是支撑实战化训练展开运行和提高实战化训练质量的重要条件和物质基础.构设实战化训练环境要充分利用现代前沿科学技术,加快虚拟训练技术在训练环境条件建设研究运用,更加有效的突破实战化训练中的实战环境塑造的"瓶颈"问题.

摘要： 随我国社会经济水平的提高,人工智能深入社会生活及生产当中,各行各业对其需求日益增加。人工智能技术已逐渐应用于电力行业各个业务领域,本文就电力人工智能技术和人工智能应用进行了深入的研究,设计了电力人工智能技术体系建设思路,提出人工智能技术在电力应用的实践方法,并将电力人工智能技术及应用方法应用至电力行业各个业务领域,以促进电力企业业务的智能化应用。

摘要： 随我国社会经济水平的提高,人工智能深入社会生活及生产当中,各行各业对其需求日益增加.人工智能技术已逐渐应用于电力行业各个业务领域,本文就电力人工智能技术和人工智能应用进行了深入的研究,设计了电力人工智能技术体系建设思路,提出人工智能技术在电力应用的实践方法,并将电力人工智能技术及应用方法应用至电力行业各个业务领域,以促进电力企业业务的智能化应用.

摘要： 在语文教学中,教师对教材进行全面解读,为学生提供丰富的学法选择,自然能为学生带来更多学习启迪,帮助学生建立学法基础,特别是记忆方法创新指导,可以有效提升学习效率,促使学生尽快建立语文认知基础.教师引导学生展开多元记忆学习,帮助学生尽快建立语文记忆体系,对全面提升学生语文素质有重要意义.教师要引导学生多视角切入,深层次解析,进行探索式训练,这样才能快速启动学生的语文记忆引擎,拓展学生的语文记忆空间,构建学生语文记忆体系.

摘要： 糟糕的训练环境会很快破坏一个好的锻炼方案,无论你对训练计划有多投入。我们都希望从健身运动中获得好处,但要确保你经常去的健身房拥有高品质的设备和服务才行。

摘要： 坦克综合训练仿真器对于训练车长、炮长、驾驶员的操作技能,节约训练维修经费有着重要的作用。本文阐述了某型坦克综合训练仿真器的系统设计方案,从硬件系统、软件系统、性能仿真、计算机生成兵力、训法评估等各个方面进行了介绍。设计并实现的坦克综合训练仿真器集坦克训练和教官控制台于一体,能够完成不同训练科目和训练环境的设置、成员操作状态跟踪、训练考核以及三维场景的实时显示,为该型坦克全乘员训练提供了有效的仿真平台.

摘要： 城市是现在及未来军事冲突和反恐的主战场,城市作战是一种重要的作战样式.介绍了以仿真技术进行城市作战训练的案例,分析了国内外城市作战仿真研究的进展与发展方向.

摘要： 城市是现在及未来军事冲突和反恐的主战场,城市作战是一种重要的作战样式.介绍了以仿真技术进行城市作战训练的案例,分析了国内外城市作战仿真研究的进展与发展方向.

摘要： 城市是现在及未来军事冲突和反恐的主战场,城市作战是一种重要的作战样式.介绍了以仿真技术进行城市作战训练的案例,分析了国内外城市作战仿真研究的进展与发展方向.

摘要： 城市是现在及未来军事冲突和反恐的主战场,城市作战是一种重要的作战样式.介绍了以仿真技术进行城市作战训练的案例,分析了国内外城市作战仿真研究的进展与发展方向.

摘要： 本发明提供一种用于强对抗环境下无人机深度决策的训练方法及训练网络，属于无人机深度决策技术领域。该训练网络包括输入层、隐藏层、输出层、回报值获取模块、记忆库和梯度训练模块。训练方法或训练网络突破了传统无人机训练方法无法环境自适应生成预案的局限，使得训练后的无人机能够在复杂多变的强对抗环境下灵活地进行自主决策。

摘要： 本发明提供一种绳索悬吊式航天员微重力环境模拟训练装置及训练方法，包括钢丝绳、模拟负载、横杆、把手、悬吊机构、回转机构、力传感器和角度传感器，钢丝绳承受训练装置的全部重力，通过使用细直径钢丝绳、增加钢丝绳长度和控制训练装置扭转角度小于20°的方式，使钢丝绳的扭转力矩相对模拟训练装置的惯性力矩来说可以忽略不计，从而使训练装置绕垂直于水平面轴线的旋转运动效果等同于在太空中的运动效果，航天员通过推拉把手来改变训练装置的运动状态，实现在地面上模拟微重力环境下搬运物体的训练任务。

摘要： 本发明公开一种高空低温缺氧环境模拟训练系统及其训练方法，其包括训练室、设备室，训练室的其中1墙体上设有进气孔、排气口，训练室与设备室之间通过Y型气管进行连通，Y型气管包括一端与进气孔连通的混合气管，混合气管的另一端连接有第一气管和第二气管，第一气管的另一端与位于设备室内的制氮机连接，第二气管的另一端与位于设备室内的冷气机连接。本发明可实现在平原环境下对低温低氧的高原环境进行模拟，通过在模拟环境中的适应训练，可有效的增强个体对高原缺氧的适应性，加快高原习服过程；且本发明的全封闭的训练室，通过控制氮气与冷空气的量来对氧气含量及温度按需调节，以可对高原的低温低氧环境实现有效模拟，操作简单方便。

摘要： 本发明提供一种绳索悬吊式航天员微重力环境模拟训练装置及训练方法，包括钢丝绳、模拟负载、横杆、把手、悬吊机构、回转机构、力传感器和角度传感器，钢丝绳承受训练装置的全部重力，通过使用细直径钢丝绳、增加钢丝绳长度和控制训练装置扭转角度小于20°的方式，使钢丝绳的扭转力矩相对模拟训练装置的惯性力矩来说可以忽略不计，从而使训练装置绕垂直于水平面轴线的旋转运动效果等同于在太空中的运动效果，航天员通过推拉把手来改变训练装置的运动状态，实现在地面上模拟微重力环境下搬运物体的训练任务。

摘要： 本发明公开了一种基于VR技术的战场环境脱敏训练装置，包括VR头显、立体耳机、气味发生器、脑电波采集装置、脉搏传感器及PC端；PC端的输入端分别与脑电波采集装置的输出端及脉搏传感器的输出端连接，PC端的输出端分别与VR头显的输入端、立体耳机的输入端及气味发生器的输入端连接。本发明还公开了利用VR技术的战场环境脱敏训练装置的训练方法。本发明利用VR技术，结合立体耳机及气味发生器，从而逼真地模拟战场的环境、声音及气味，并采集待训练者的脉搏及脑电波信号，从而分析待训练者的接受程度，循序渐进，逐步增加所模拟战场的惨烈程度，以使待训练者对战场环境脱敏。

摘要： 本发明提供一种用于强对抗环境下无人机深度决策的训练方法及训练网络，属于无人机深度决策技术领域。该训练网络包括输入层、隐藏层、输出层、回报值获取模块、记忆库和梯度训练模块。训练方法或训练网络突破了传统无人机训练方法无法环境自适应生成预案的局限，使得训练后的无人机能够在复杂多变的强对抗环境下灵活地进行自主决策。

摘要： 本申请涉及一种驾驶环境模型的训练方法及装置、驾驶环境信息的预测方法及装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：构建初始环境模型，初始环境模型包含多个单体模型；获取各单体模型对应的训练样本集，并通过各训练样本集训练对应的单体模型，得到训练后的环境模型；将测试样本输入至训练后的环境模型，得到各训练后的单体模型对应的下一时刻的驾驶环境预测信息；测试样本包含当前时刻的驾驶环境样本信息和当前决策动作样本信息；计算各下一时刻的驾驶环境预测信息的差异度，并在差异度小于预设阈值的情况下，将训练后的环境模型确定为驾驶环境模型。采用本方法能够节约训练驾驶环境模型的过程中真实驾驶数据的使用量。

摘要： 本申请提供一种环境检测模型训练方法、环境检测方法及装置。方法包括：获取多个训练样本，每一训练样本包括训练图像、训练图像对应的环境类别以及训练图像中目标对象的位置信息；将多个训练样本中环境类别为烟火类别的训练图像重新标注为第一类别，将环境类别为扬尘的训练图像和环境类别为烟雾的训练图像重新标注为第二类别；利用重新标注后的训练样本对环境检测模型中的烟火检测模型进行训练，获得训练好的烟火检测模型；利用环境类别为扬尘类别的训练样本和环境类别为烟雾类别的训练样本对环境检测模型中的扬尘烟雾检测模型进行训练获得训练好的扬尘烟雾检测模型。本申请通过环境检测模型可以实时对采集到的图像进行分析，及时地获得检测结果。

摘要： 本公开提供了一种信息确定模型的训练方法，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习技术。具体实现方案为：信息确定模型包括第一子模型和第二子模型，该方法包括：将与第一预设时段对应的至少一个序列特征信息输入第一子模型，得到第一预测信息；根据至少一个序列特征信息和第二子模型，得到第二预测信息；根据第一预测信息和第二预测信息，得到与目标时段对应的信息序列；以及根据与目标时段对应的标签序列和信息序列，训练信息确定模型。本公开还提供了一种环境信息确定方法、装置、电子设备和存储介质。

摘要： 本发明公开了一种无人车强化学习训练环境构建方法及其训练系统，属于机器人导航领域与机器人仿真平台领域。包括：构建真实场景与仿真场景数据集；数据集增强；图像域转换算法的训练与模型保存；建立仿真环境模型与强化学习算法的API接口。在仿真环境中训练时，无人车模型上的摄像头采集观测到的仿真环境图像，经过图像域转换网络，转变为模拟的真实场景图片，作为状态输入强化学习网络，经过决策输出动作指令，发布给仿真端的无人车模型。在实际应用时，无人车摄像头采集现实中的真实场景图片，由于强化学习算法在训练时的输入的模拟真实场景图片与现实真实场景图片非常相似，因此训练好的算法可以直接迁移或者微调之后迁移至真实场景当中。