简介:摘要:散打对抗训练是一种近乎实战的训练形式,要具有过硬的基本功,娴熟的基本技术,经过一定的定式对抗训练的基础上才可进行。在对抗中一定要学会放松。放松,一可以节省体力,二可起到迷惑对方的作用。另外,在对抗中,同时要掌握进攻和防守反击的时机,虽然先发制人的拳手看起来略占优势,但后发制人者往往会占据更大优势。还要善于运用假动作,这种动作虽然没有实际的打击效力,但却隐瞒真实的打击意图,为真实的打击创造良好的条件。躲闪,在对抗中也占有很大的席位,它是为了应付对手的猛烈进攻所采取的既躲又闪,攻守兼备的一种技术。并且,在对抗中,要学会耐心等待时机,不要一上阵就乱打乱冲,不要打明知打不中或打中亦不会给对手造成多大威胁的拳。对抗训练,目的是体验各种技术在对抗中的实际应用,培养战术意识和应变能力,为真正的实战搏击打下良好的葩础。
简介:摘要:在刺杀对抗教学中,可以利用学生认知特点和气质差异,去弥补学生基础差的劣势,把他们的知识、智慧渗透于教学之中。指出在进行刺杀技术教学的同时辅以心理训练.可取得明显的教学效果。
简介:摘要目的探讨利用深度学习在图像处理上的优势与放疗结合是否会使放疗过程更加智能化。方法生成对抗网络(GAN)是一种利用神经网络的生成模型,输入相关特征可生成高质量剂量分布图像。先使用随机无条件GAN进行模拟分布数据的验证,再使用条件GAN(cGAN)训练肿瘤病例的DICOMRT数据,利用靶区和器官轮廓信息直接生成剂量分布图。结果对于理想数据验证,GAN生成模拟分布效果优良,通过提取靶区轮廓和真实剂量切片数据使用cGAN训练,得到病例计划靶体积和危及器官的剂量分布。结构中预测值与真实剂量之间最大值和平均值的绝对误差评价表现为[3.57%,3.37%](计划靶体积)、[2.63%,2.87%](脑)、[1.50%,2.70%](临床靶体积)、[3.87%,1.79%](大体肿瘤体积)、[3.60%,3.23%](危及器官-1)、[4.40%,3.13%](危及器官-2)。结论利用GAN模型可以生成模拟分布数据,同时结合先验知识的cGAN模型可以建立靶区和器官信息与剂量分布之间的关系。通过输入靶区和器官轮廓信息直接快速生成对应的剂量分布,是剂量预测的一种有效尝试。
简介:摘要:本文的研究在简要分析机载电子对抗系统效能的基础上,对于典型的电子对抗效能评价指标,探讨了综合评价方法,对于开展电子对抗系统研究具有重要意义。
简介:[摘要] 传统基于载体修改的信息隐藏算法渐渐已经难以抵抗更加先进的基于机器学习的隐写分析算法的检测,为提高图像信息隐藏的安全性,本文提出一种基于深度卷积生成对抗网络的新型图像信息隐藏算法,将秘密信息映射为噪声向量,并使用训练的生成器神经网络模型基于噪声向量生成载密图像。实验结果表明,与基于载体修改的传统方法相比,该系统具有抗分析能力强的优势。