革命信念

摘要： 1931年11月29日晚,南京麒麟门外沙子岗的一声枪响,年仅36岁的他消逝远去,至今已整整91年了。他,是邓演达先生。他短暂而又辉煌的一生,是曲折的、革命的、战斗的一生。91年过去了,暗淡了刀光剑影,远去了烽火硝烟。翻开厚厚的《回忆邓演达新编》,邓演达先生的革命信念与乐观主义精神跃然纸上。我在历史文献里“遇见”他铁骨铮铮的豪迈青春,“遇见”他百折不挠、坚定求索的一生。

摘要： 革命文化对学生的终身发展具有较高价值,初中阶段统编语文教材中有很多关涉革命文化学习教育的主题文本。在教学中,教师可聚焦“心中有信仰,脚下有力量”这一主题,打通统编教材的编排体系,用多样形态的学习方式激发学生的学习动能,促使学生提高语文素养、确立革命信念,最终成为有理想、有本领、有担当的时代新人。

摘要： 中国共产党加强政治建设有着明确的历史逻辑:新民主主义革命时期,党通过加强政治建设坚定全党的革命方向,进而实现革命的胜利;社会主义革命和建设时期,党加强政治建设以保证长期执政的稳定性,从而加快社会主义建设的步伐;改革开放和社会主义现代化建设新时期,党加强政治建设、强化党的领导是保证更好发展的关键;中国特色社会主义新时代,党以政治建设统领新时代发展,旗帜鲜明地走中国特色社会主义道路,实现中华民族伟大复兴的中国梦和社会主义现代化强国的目标。

摘要： 在红色精神的指导下,高中语文教学中的“红色教育”应致力于完成立德树人的根本教育任务,于课内教学和课外活动等多个层面,融入红色精神,让学生在良好的教学环境和教育氛围中,形成坚定的革命信念,并将其转化为学习和生活信心,积极乐观地面对人生中的困难,从而契合新时代语文课程教学和社会发展的要求。

摘要： 康克清是中国共产党优秀党员,久经考验的无产阶级革命家,中国妇女解放运动的卓越领导人,中国儿童工作的开拓者,曾任中国人民政治协商会议第五、第六、第七届全国委员会副主席和中华全国妇女联合会主席、宋庆龄基金会主席。她一生坚定革命信念,跟着共产党走,为中国人民的幸福和妇女的翻身解放努力奋斗。

摘要： 以赣南、赣粤边为主要地区的南方三年游击战争、二万五千里长征与东北抗日联军并称为中国共产党领导的三大艰苦卓绝的革命历程。在南方三年游击战争动荡起伏的漫漫岁月里,在纷纭多变的复杂过程中,《大梅山》透过丰富厚重的战时生活内容,聚精汇神,着力突显在十分艰难困苦的情境中,红军游击队以坚定的革命信念、不畏艰险的奋斗精神,如大梅山漫山遍野的傲雪红梅般坚守、转战于崇山峻岭,莽原沟壑。

摘要： 20世纪上半叶,中国共产党人以救亡图存为革命信念,经历了十四年艰苦卓绝的抗日战争和四年解放战争,终于建立了真正意义上由人民当家作主的新中国。无数的艺术工作者亦以美术创作的方式参与到了这场旷日持久的救亡运动当中,其中罗工柳(1916—2004)就是这一伟大历史进程中最具代表性的艺术家之一。罗工柳在艺术创作方面的涉猎范围很广,尝试过包括木刻版画、油画、综合材料在内的多种形式语言,绘画手法兼涉写实、写意和象征。

摘要： 2024年,是中国共产党成立100周年。从嘉兴南湖红船启程,到百年间领航前行,共产党人以I坚定的革命信念、崇高的革命品格前赴后继,干秋忠烈。“其作始也简,其将毕也必巨”,历史和人民从未忘记他们于苦难中缔造辉煌的伟大时刻。从本期起,本刊特开设“庆祝中国共产党成立100周年·丰碑”专栏,与读者一起,回望红色征程,致敬革命先驱,重温共产党员在自信自觉中开天辟地、风雨兼程中不忘初心、砥砺前行中历久弥坚的丰功伟绩。

摘要： 叶挺将军是家喻户晓的北伐名将、新四军军长,被毛泽东称为"工农红军第一任总司令"。皖南事变中,叶挺不幸受伤被俘。他在五年多的牢狱生涯中,拒绝国民党的威逼利诱,写出著名的《囚歌》以明志。抗战胜利后,经党多方营救出狱。叶挺出狱次日即向党中央提出重新入党申请,不日被接纳为中共正式党员。在建党百年之际,重温老一辈革命家那种"历经沧桑而初心不改、饱经风霜而本色依旧"的崇高信仰和革命信念,对于新时代传承红色基因.

摘要： “解放军进军大西南时,我第一次接触到解放军……朝鲜战争爆发,战火烧过鸭绿江,我们纷纷写下申请书要求参战……当时给我治病的宋主任说要将我评为特级残疾,但我要求评为一级,这样可以继续工作……”3月11日下午,按照四川省中医药管理局党史学习教育领导小组安排部署,省第二中医医院邀请省革命伤残军人休养院一级伤残军人涂伯毅为干部职工上了一堂生动的党史学习教育课。党课上,90岁的涂伯毅讲述了自己参加革命的真实经历,以及在光荣负伤后重拾信心,坚定革命信念,不断努力学习,坚持为党和人民服务的人生经历,让前来聆听的100余名医院干部职工深受教育。牢记初心使命,传承红色基因,学习百年党史,凝聚奋进力量。

摘要： 本发明公开了一种基于改进黑猩猩算法优化深度信念网络的股票预测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1:将股票数据输入到DBN网络中，初始化网络的结构，包含网络的隐含层数、每层的神经元数、学习率、批处理样本数，并对样本数据进行训练；S2:选用DBN模型输出预测值的平均百分比误差MAPE作为优化目标函数；使用黑猩猩优化算法，对DBN的学习率和批处理样本数参数进行优化，避免人为经验设置参数造成的网络性能不稳定性，从而获得最佳的参数组合，提高了DBN模型对于不同股票数据的预测性能。

摘要： 本发明公开了一种基于信念规则库的滚动轴承故障诊断方法及系统，该方法包括：通过训练自学习网络获取特征提取模型；对有标签数据进行特征提取，训练诊断分类器；提取无标签数据的内在特征，作为诊断分类器的输入，输出伪标签；通过信念规则库对伪标签进行校正；将无标签数据和校正标签作为诊断分类器的输入重新训练，基于训练后的诊断分类器重新获取输出的标签对信念规则库进行更新；反复相互迭代训练诊断分类器，更新信念规则库，获取满足要求的诊断分类器；基于特征提取模型和诊断分类器，对轴承进行故障诊断。本发明充分考虑到了信念规则库不完整和有标签数据较少的情况，根据收集得到的数据可快速地对出现的故障进行诊断，找出故障原因。

摘要： 本发明提供一种基于变分循环网络模型的信念一致多智能体强化学习方法，该方法启发于人类团队之间的可以产生默契合作的现象，即通过共同的信念在任务上达成一致性共识。与人类社会群体类似，分布式学习系统中的智能体也可以受益于一致的信念，在有限的通信条件下实现协作。在本文中，我们展示了在分散式协作任务中智能体之间的一致性信念的作用。我们提出了一种新的基于值的方法——一致性信念多智能体强化学习方法，它使用变分模型来学习智能体之间的信念。我们还利用与变分模型结合的循环网络模型(RNN)充分利用智能体历史行为轨迹。我们的算法使智能体能够学习一致的信念，以优化完全分散的策略。我们在两个网格世界游戏以及星际争霸II微观管理基准上验证了该方法。我们的实验结果表明，该方法学习到的共同信念可以有效提高离散和连续状态下的智能体的协作效果。

摘要： 本发明涉及一种基于深度信念网络的数据融合在环境空气预报中应用的方法，该方法首先将监测点位的大气数据和气象数据进行预处理，去除缺测值，并对数据进行归一化处理，然后将处理后的数据输入深度信念网络(DBN)进行训练，得到训练模型，通过深度信念网络(DBN)模型对数据进行数据融合，将融合后的数据应用在环境空气预报中，并将结果返回给用户。本发明通过深度信念网络(DBN)进行数据融合的方法，相比于使用D‑S证据理论方法，降低了环境空气预报的误差，提高了相应的准确性，同时可以实现智能化监测。

摘要： 本发明提供了一种基于信念攻击和显著区域扰动限制的对抗样本生成方法，涉及深度神经网络技术领域和计算机视觉领域，本发明包含以下步骤：提供原始图像和白盒目标模型，使用包含原始图像的数据集作为数据集，利用类激活映射技术生成关于原始图像的显著区域二进制掩码，利用基于信念的攻击方法融合迭代的快速梯度方法生成全局对抗扰动；将生成的全局对抗扰动和显著区域二进制掩码融合生成显著区域对抗扰动；将显著区域对抗扰动添加到输入图像，并迭代地进行更新直到达到预设的终止条件，输出最后的一次迭代的图像对抗样本作为生成的对抗样本。该发明生成的对抗样本具备低扰动、高迁移性。

摘要： 本发明涉及混合动力汽车领域，特别是涉及一种基于深度信念网络的动力电池SOC预测方法。一种基于深度信念网络的动力电池SOC预测方法，所述动力电池用于混合动力汽车中，所述预测方法包括：提供所述动力电池特征参数的实验室恒流放电数据集；采集所述动力电池特征参数的实际工况数据；使用所述实验室恒流放电数据集训练DBN模型，得到训练完毕的DBN模型；以及将所述实际工况数据输入至所述训练完毕的DBN模型，得到动力电池预测SOC。上述动力汽车SOC预测方法将所述动力电池特征参数的实验室恒流放电数据集训练DBN模型，再将所述动力电池特征参数的实际工况数据输入训练好的DBN模型，不需要深入研究动力电池的内部结构就可以获取运行中的SOC值。

摘要： 本发明公开了一种深度信念网络DBN结构的动态设计及提高股票预测性能，包括隐含层和隐藏神经元的增减；本发明解决了DBN网络结构的问题，以连接权重的范数方根为判断依据，筛选舍弃或分裂的隐层神经元，再根据网络的平均绝对百分比误差来确定神经网络的深度，这样的设计方法不仅调节了隐藏神经元的个数，还考虑了隐藏层的变化，最后得到的网络不仅保留了原始网络的主要结构，提升了网络性能，并且在运行过程中计算简单。该设计不仅能够自动捕捉数据的特征信息来确定网络结构，还能够提升DBN在股票数据预测中的准确度。

摘要： 本发明公开一种基于深度信念网络的自动扶梯制动力智能诊断系统，包括，A．制动距离、制动器振幅以及自动扶梯技术参数的采集并将数据上传至制动性能数据库；B．深度学习建立自动扶梯制动力预估模型和建立自动扶梯制动力故障诊断模型；C．制动性能数据库对数据存储并约减；D．约减后的数据与制动力预估模型和制动力故障诊断模型对比；E．比对结果通过制动力智能诊断平台查看实时数据并预警。有益效果是，利用深度信念网络预估自动扶梯的制动力范围及从自动扶梯故障原始数据中直接提取有用故障特征并识别故障状态，能够第一时间得到制动力异常的预警和制动力故障的诊断结果，及时排查自动扶梯存在的隐患，实现智能管理，提高自动扶梯运行效率。

摘要： 本发明涉及一种基于深度信念网络的航天器惯性姿态敏感器故障诊断方法，包括：对航天器惯性姿态敏感器的数据样本进行预处理；对航天器惯性姿态敏感器的故障模式进行故障编码，并根据编码结果对预处理后的数据样本进行标注；选择深度信念网络的层数和节点，搭建深度信念网络；利用标注后的数据样本对深度信念网络进行训练，并对网络层数和节点数进行优化，最终得到用于航天器惯性姿态敏感器故障诊断的DBN网络进而完成航天器惯性姿态敏感器故障诊断。本发明充分挖掘多个惯性姿态敏感器数据之间的关联关系以及异常数据与故障之间的映射关系，实现航天器惯性姿态敏感器故障的高效、准确诊断。

摘要： 本发明公开了一种基于多核协同学习和深度信念网络的特征提取方法及系统，包括：获取人脸表情图像信息，将所述人脸表情图像信息输入到训练好的深度信念网络，得到人脸表情分类结果；其中，对于深度信念网络的训练过程包括：将三张同一个人脸不同角度的图像分别放入三个DBN网络，三个DBN网络根据视野的不同来提取同一个人脸图像的三个不同特征，将提取到的特征分别放入与DBN网络连接的分类器中，利用小于设定数量的已标记的样本和大于设定数量的未标记样本对多个分类器进行协同训练。本发明实现了利用大量未标记样本进行分类器训练的目的，降低了DBN对人工标记样本的依赖，提高了深度信念网络的实用性。