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基于大语言模型的要地围猎杀伤链自动生成技术研究
编号：88
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更新：2025-07-29 12:57:56 浏览：206次
口头报告
报告开始：2025年08月03日 17:40（Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会场：[O] 开幕式/大会报告 [P2] 分论坛二、复杂系统与智能管理
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摘要
随着信息化战争的不断发展，OODA（观察、判断、决策、行动）链的时效性需求愈发凸显，而人工智能（AI）技术的迅猛发展为军事决策变革带来了新的机遇。本研究聚焦于大模型（如GPT-4、Deepseek或经过军事领域微调的模型）在战场信息理解、装备匹配以及杀伤链生成中的技术路径。通过引入先进的AI技术，本研究旨在探索如何在复杂的战场条件下实现杀伤链的实时生成，并构建相应的量化评估体系。这一创新方法不仅能够显著缩短军事决策周期，还能大幅提升作战体系的适应性，为现代战争中的快速决策提供有力支持，具有重要的应用价值和现实意义。
关键词
大语言模型,杀伤链,自动生成,量化评估
报告人
张长睿
硕士研究生 北京理工大学稿件作者
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重要日期
-
会议日期
08月02日
2025
至08月04日
2025
-
07月07日 2025
初稿截稿日期
-
08月10日 2025
注册截止日期
主办单位
国防科技大学系统工程学院
联系方式
- 唐帅文
- ta******@aconf.org
- 186********
- 073*********
- 魏婉莹
- we******@aconf.org
- 151********
- 073*********
历届会议
-
2024年08月02日 中国 昆明市
第六届体系工程学术会议 -
2023年08月03日 中国 西宁市
第五届体系工程学术会议 -
2022年08月05日 中国 厦门市
第四届体系工程学术会议 -
2021年04月16日 中国 珠海市
第三届体系工程学术会议-复杂系统与体系工程管理
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