战术级关键词检索结果

通过战术级别培训维持单位耐力

Maintaining Unit Endurance through Tactical-Level Training

本文介绍了俄罗斯 - 乌克兰冲突和美国陆军集体培训活动的与耐力有关的观察,并讨论了关键影响。

人机一体化:战术级就业和 EXFOR RAS 排

Human-Machine Integration: Tactical-Level Employment and the EXFOR RAS Platoon

什么是 HMI?人机集成 (HMI) 为美国陆军提供了将士兵与机器人和自动驾驶车辆融合在一起的集成编队....

向奥伦堡地区中央军区摩托化部队供应50余套医疗装备

На вооружение мотострелкового соединения ЦВО в Оренбуржье поступило более 50 единиц медицинской техники

特别是,中央军区战术级医疗部队的军事人员在执行各种任务时将使用受防护的伦扎救护车、AP-3自穿车和AS4350救护车。

2024/02/29 DARPA 播客之声第 76 集:量子逻辑学家

2024/02/29 Voices from DARPA Podcast Episode 76: The Quantum Logician

在本集中,我们听取了量子物理学家 Mukund Vengalattore 博士的发言,他是 DARPA 国防科学办公室的项目经理,负责监督一系列基础研究项目,旨在解锁新的量子见解并克服挑战,从而实现革命性的国防能力。其中包括利用原子和超导结构进行新颖的传感应用(想象一下微型超灵敏天线、红外探测器或陀螺仪,它们的性能远远优于当今更大的天线、红外摄像机和陀螺仪);为量子计算开发更好的量子位(包括使用光子以新颖的方式编码信息);为我们的部队提供可现场部署的战术级移动原子钟;并发现新的量子材料,用于从量子计算到生物医学成像的应用。

太平洋海军陆战队和法国武装部队在塔希提岛训练

Pacific Marines, French Armed Forces Train in Tahiti

2023 年 8 月 27 日至 9 月 9 日,美国太平洋海军陆战队总部和服务营的太平洋海军陆战队以及法国武装部队海军陆战队步兵团的成员进行了战术级双边训练。分区>

22-05 合作伙伴和盟友作战训练中心指南

22-05 Partners and Allies Guide to Combat Training Centers

本手册是为参加美国作战训练中心的合作伙伴、盟友和安全部队援助专业人员提供的战术级指南...

WIDOW:内利斯空军基地飞行员使用为 ABMS 量身定制的软件

WIDOW: Nellis AFB Airmen use software tailor-made for ABMS

内利斯空军基地的飞行员正在利用现代软件应用程序 WIDOW(基于 Web 的信息主导战争)来数字化战术级任务规划过程。

WIDOW:内利斯空军基地飞行员使用为 ABMS 量身定制的软件

WIDOW: Nellis AFB Airmen use software tailor-made for ABMS

内利斯空军基地的飞行员正在利用现代软件应用程序 WIDOW(即基于网络的信息主导战争)来数字化战术级任务规划流程。

第 31 战线,多国盟友结束 INIOCHOS 21

31st FW, multinational allies conclude INIOCHOS 21

这次演习是希腊空军主办的一场战役和战术级野战训练演习,由希腊战斗机武器学校的希腊空中战术中心主办。目的是加强战备和战斗能力,同时为参与者提供在多国联合部队环境中制定能力规划和开展复杂空中作战的机会。

Spartan Warrior 21-1 增强了联合互操作能力

Spartan Warrior 21-1 enhances joint interoperability capabilities

斯巴达勇士 21-1 于 1 月 25 日至 28 日在德国艾因西德勒霍夫空军站的分布式训练中心结束。斯巴达勇士是 DTC 首屈一指的战术级虚拟大型部队部署演习。

斯巴达勇士21-1增强联合互操作能力

Spartan Warrior 21-1 enhances joint interoperability capabilities

斯巴达战士于 1 月 25 日至 28 日在德国艾因西德勒霍夫空军基地的分布式训练中心以 21-1 获胜。斯巴达勇士是 DTC 首屈一指的战术级虚拟大部队运用演习。

发布通知:使用随机森林机器学习空间降尺度疾病风险

PUBLICATION NOTICE: Spatial Downscaling Disease Risk Using Random Forests Machine Learning

链接:http://dx.doi.org/10.21079/11681/35618报告编号:ERDC/GRL TN-20-1标题:使用随机森林机器学习空间降尺度疾病风险 作者:Sean P. Griffin 已批准公开发布;分发不受限制 2020 年 2 月目的:对于国防部 (DoD) 以及更广泛的国内和国际公共卫生界来说,蚊媒疾病都是一个重大的公共卫生问题。需要彻底掌握这些疾病的空间分布、模式和决定因素,才能真正了解它们对公共卫生造成的威胁(Pages et al. 2010)。这些信息即使有,通常也只是在次国家到区域范围内。当疾病表现出较高的局部变异时,此类数据无法满足战术级应用(Rytk

MCTP 3-40B

MCTP 3-40B

战术级后勤