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题名国家安全学:学科建设现状与发展路径
被引量：26
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作者
郭一霖
靳高风
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机构
中国人民公安大学犯罪学学院
中国人民公安大学公共安全风险防控教育部工程研究中心
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出处
《江汉论坛》
CSSCI
北大核心
2020年第9期55-61,共7页
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基金
国家社会科学基金项目“总体国家安全观下我国驻外使领馆安全保障体系研究”(18BZZ047)。
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文摘
推动国家安全学学科建设是教育部于2018年4月提出的国家安全教育的重点工作之一,国家安全学建设也成为国内各高等院校和研究机构关注的焦点、热点与学科建设的新动力。然而,国家安全学作为一门新兴的学科,其建设发展很不充分,主要表现为学科理论基础相对薄弱,学科划分与界定模糊,未形成稳定的学术研究共同体等。国家安全学的发展与完善,应明确国家安全学学位授予和人才培养制度,强化国家安全学基础理论研究,推动国家安全学研究共同体和平台发展,加快国家安全学专业期刊和文献资料库建设。
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关键词
国家安全学
学科建设
发展路径
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分类号
D035
[政治法律—政治学]
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题名融合专家综合知识的贝叶斯网络参数学习方法
被引量：8
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作者
鹿浩
张鸿洲
钟寒
宿亚杰
石晶莹
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机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
中国人民公安大学公共安全风险防控教育部工程研究中心
大连市公安局中山分局
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第21期8944-8950,共7页
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基金
国家重点研发计划(2016YFC0801003)
公安部技术研究竞争性遴选项目(2019JZX005)。
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文摘
贝叶斯网络模型是经典概率图模型,目前已经广泛应用到各个领域中。在贝叶斯网络模型的参数获取方面,以往的方法往往仅依靠数据集或者专家知识。实际情况中,数据集往往存在缺失或者存在噪声,而单一专家指定的参数存在较大的主观因素,两类方法所得参数与实际存在较大偏差。提出基于D-S证据理论的专家综合知识结合小数据集的贝叶斯网络参数学习方法,克服了依靠数据集小的情况下造成的参数不准确或依靠单一专家知识主观性较强的问题。通过实验验证,提出的方法在小数据集的情况下,所获得的贝叶斯网络参数更为准确。并将提出的方法用于公安机关刑事案件线索研判,综合专家知识与小数据集获取模型参数,研判结果能够较好地反映实际情况,证明了方法的有效性。
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关键词
贝叶斯网络
D-S证据理论
参数学习
刑事侦查
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Keywords
Bayesian network
D-S evidence theory
parameter learning
criminal investigation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名跨尺度移位的有向目标检测方法
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作者
李琛
赵彤洲
栗刚
张鸿洲
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机构
武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室
河北师范大学体育学院
河北省公安厅
中国人民公安大学公共安全风险防控教育部工程研究中心
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出处
《计算机仿真》
2024年第6期260-266,共7页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2016YFCO801003)
公安部技术研究计划资助项目(2021JSYJC21)
武汉工程大学研究生教育创新基金资助项目(CX2021245)。
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文摘
目标类内尺度差异大以及类间相似程度高给传统遥感目标检测带来挑战,多尺度信息融合以及基于FasterR-CNN的有向检测方法是解决尺度差异性及类间相似性的有效手段。但多尺度权重融合策略忽视了跨尺度对图像语义特征的提取导致检测精度低,同时基于FasterR-CNN的有向检测方法精度低速度慢。针对上述问题,提出一种跨尺度移位的有向目标检测方法。首先通过改进特征金字塔网络(FPN)实现多层特征图高效融合;其次在网络中加入跨尺度移位模块(CSM)提升FPN中多尺度特征间的相关性;最后采用有向区域建议网络(ORPN)提升了有向候选框的转换效率。本文方法分别在DOTA-v1.5和HRSC2016遥感数据集上开展测试,相比对照组,均值准确率(mAP)分别提升了3.68%和1.32%;同时在单块2080ti上用1024×1024图像进行测试,检测速度提升5.9%。
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关键词
有向目标
遥感目标检测
特征金字塔网络
跨尺度移位
区域建议网络
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Keywords
Oriented objects
Remote sensing object detection
feature pyramid network
Cross-scale shift
Region proposal network
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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