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研究文章：基于角色的访问控制革命：人工智能和机器学习对身份和访问管理的影响
摘要 身份和访问管理是网络安全的基石。身份对数字资源的访问受其技术、程序和规则的约束，这些技术、程序和规则还定义了对这些资源的身份许可范围。每周都会有一些新的网络攻击或数据泄露事件出现在新闻中。许多数据泄露是由于安全措施不足、软件缺陷、人为错误、恶意内部人员或滥用访问和特权而发生的。使用人工智能方法可以改进访问控制系统。为了让组织更好地处理身份验证和访问控制，以降低网络风险和其他 IAM 困难，有必要对 IAM 中的人工智能进行研究。着眼于人工智能在身份和访问管理中的潜在用途——尤其是在特权监控、管理和控制领域——本研究调查了 AMIS 和人工智能之间的联系性质。为了更好地了解人工智能如何在最大限度地减少公认的 IAM 问题方面发挥作用，本研究旨在从相关文献中提供证据。本研究结果显示了人工智能如何加强身份和访问管理，这有助于实现程序自动化、跟上技术进步并降低网络威胁的普遍性。实现此目标的一种方法是使用二元分类系统进行安全访问控制，该系统将 PDP 问题转化为是非问题。为了创建分布式、有效且准确的策略决策点 (PDP)，还使用监督机器学习技术构建了向量决策分类器。Kaggle-Amazon 访问控制策略数据集通过将所提出的机制与之前的研究标准在性能、持续时间和灵活性方面进行比较来评估性能。鉴于 PDP 与 PAP 没有直接联系，所提出的方法在访问控制要求方面实现了高水平的保密性。总之，基于 PDP 的 ML 可以管理大量访问请求，同时执行许多主要策略，准确率达到 95%，并且没有策略冲突，响应时间约为 0.15 秒。通过使访问控制更具响应性、灵活性、动态性和分散性，可以增强访问控制的安全性。
disa 指令 270-50-9 生命周期维持规划
1.2.政策。a.所有 DISA 采购都将根据适用的联邦法律和法规执行维持活动。此外，他们还应遵守所有适用的国防部 5000 系列指令，例如国防部指令 (DoDI) 5000.91，自适应采购框架的产品支持管理，2021 年 11 月 4 日，关于生命周期维持计划 (LCSP) 要求（第 4.3.b 节）。b.所有 DISA 采购都将尽早制定 LCSP，作为管理从项目启动到处置的生命周期维持规划和执行的主要项目管理参考，如 DoDI 5000.91 第 4.3.b 节所述。LCSP 可根据该指令第 4.3.c 节进行定制。。c. 所有 DISA 采购都将获得里程碑决策机构 (MDA)、决策机构 (DA)、采购决策机构 (ADA) 或授权机构在 LCSP 上的签名以表示批准。LCSP 的后续修订应由 MDA、DA、ADA 或授权机构批准。d. 技术更新（或技术更新）和维持支持计划将记录在 LCSP 中。所有计划的技术更新成本、定期测试、支持工具和支持人员人力成本都将包含在生命周期成本估算 (LCCE) 中。一旦能力耗尽其使用寿命并且必须停止或退役，技术更新计划必须反映停止能力和处置相关物资的必要步骤。有关能力停止/退役的更多信息，请参阅停止/退役 SharePoint 页面。e. 所有 DISA 采购都应按照 DoDI 5000.91 第 4 节进行管理，该节涉及 LCSP 要求。LCSP 模板可在 CAE 采购一站式参考工具上找到。LCSP 将在每个里程碑和/或等效决策点以及每次修订产品支持策略 (PSS) 之前或每 5 年更新一次（参见 DoDI 5000.91，第 7.1.c 节）。产品支持经理 (PSM) 指南中提供了其他 LCSP 指导。f. 所有 DISA 采购都将遵守国防部和 DISA 针对所有创建、收集、接收、存储、使用、维护或传播的数据的政策。此外，还特别强调正确的数据迁移、存档和保存，以方便后续使用数据。归档和存储数据所采取的步骤必须符合 DISA 记录管理政策以及国家档案和记录管理局的数据保留政策和要求。遵循 DISA 指令类型备忘录 (DTM) 2022-06，DISA 数据共享政策，2022 年 9 月 22 日，该政策制定政策并分配安全责任
海上可再生能源技术路线图
爱尔兰的海床面积是陆地面积的七倍，风浪条件优越，可利用丰富的海上可再生能源 (ORE) 资源帮助实现经济脱碳。事实上，爱尔兰充足的 ORE 部署空间意味着 ORE 可能提供的能源远远超过爱尔兰人民和企业的需求，而且爱尔兰有潜力向整个欧洲的消费者出口大量低碳电力。该路线图描绘了利用爱尔兰 ORE 潜力的途径。ORE 部署在推动爱尔兰电力系统脱碳方面发挥着至关重要的作用，同时也为爱尔兰带来了经济和社会效益。它支持政府采取协调一致的方法来实现每一种关键 ORE 发电技术的潜力。这是通过评估技术的准备情况并考虑与爱尔兰情况相关的 ORE 技术的最新相关技术创新和关键未来创新来实现的。通过技术经济建模场景来检查技术轨迹，其中利用诸如年度部署率、技术性能和成本等指标来预测到 2050 年爱尔兰市场的技术性能。技术经济预测为比较不同部署路径的影响提供了基础，这些路径会改变所使用的技术组合和交付的海上可再生能源量。反过来，情景分析阐明了成功实现爱尔兰海上可再生能源目标的关键决策点和选项映射。通过审查爱尔兰的政策和监管环境以及国际最佳实践，路线图流程研究了需要建立的政策、监管框架、政府支持、标准和交付技能以及何时实现该技术的脱碳潜力。它还强调了爱尔兰的研究机会并确定了实现这一目标所需的技能。BVG Associates 在 Beauchamps 的支持下，为爱尔兰可持续能源管理局 (SEAI) 准备了这份咨询报告，以指导战略规划和政策制定。它概括了爱尔兰 ORE 交付的框架，根据国际最佳实践和行业专业知识推荐了需要进一步考虑的领域。它不是政府政策声明。该路线图将继续接受环境、气候和通信部 (DECC) 的审查，并将每 5 年更新一次，或根据重大技术或 ORE 市场发展需要进行更新。它仅考虑发电技术，而不考虑更广泛的支持技术的发展，例如互连、氢气、电子燃料、电池存储和其他电网灵活性技术。它没有评估现有或未来爱尔兰陆上输电网络容纳额外 ORE 部署的能力。技术
![非小细胞肺癌的治疗 [ID6234]](/simg/b\b47fe341d36294fcb8bef6a9098da8cab95ebd1f.webp)
非小细胞肺癌的治疗 [ID6234]
1 简明英语摘要 1.1 背景 NICE 是英国国家健康与护理卓越研究所的缩写，旨在帮助医生和医疗保健领导者为患者提供最佳护理。NICE 有一个称为“技术评估”的过程，他们决定是否应在 NHS 中使用新药或现有药物和治疗方法。他们在健康经济模型的帮助下做出这些决定。该模型包含的信息可帮助他们了解治疗对患者的影响有多大，以及这些治疗对 NHS 来说是否物有所值。 1.2 问题是什么？对于某些疾病，例如癌症，患者将接受一系列治疗。当第一种治疗停止起作用时，他们可以转向第二种治疗，依此类推。这被称为治疗途径，就像一张显示治疗疾病所有步骤的地图。NICE 近一半的技术评估仅针对 10 个疾病领域。通常，当 NICE 评估一种新药时，他们只考虑治疗途径中的一个位置，例如在第一种药物停止起作用之后。他们没有考虑人们在不同时间针对同一种疾病可能接受的其他治疗。有时，当 NICE 单独研究每种治疗方法时，这可能会给医生和患者带来不明确的建议，因为它没有考虑整个治疗途径。这也意味着，每当 NICE 需要考虑针对同一治疗途径的新药时，他们都会一遍又一遍地重复相同的工作。重复一些相同的工作效率不高。这可能导致对同一疾病的不同治疗方法的判断方式略有不同，而 NICE 希望公平地评估所有治疗方法。NICE 正在试行一种新的“治疗途径方法”。NICE 将研究整个治疗途径，这将有助于他们同时对多种治疗方法提供明确的指导。1.3 我们要做什么？我们将试行新的“治疗途径方法”来治疗肺癌。肺癌是英国第三大常见癌症，占所有癌症死亡人数的五分之一。肺癌通常根据症状、病史和检查（如胸部 X 光或 CT 扫描）进行诊断。肺癌主要有两种类型：非小细胞肺癌 (NSCLC) 和小细胞肺癌。NSCLC 是最常见的肺癌。治疗取决于癌症的位置、严重程度以及是否扩散（癌症分期）。治疗的选择还取决于癌细胞是否具有某些称为“突变”的基因变化。为 NSCLC 患者选择最佳治疗方案可分为不同的“决策点”。这些决策点将反映癌症的严重程度（癌症分期）以及治疗是作为首选治疗方案还是在初始治疗后进行。
对整个疾病模型进行系统评价，为医疗资源分配决策提供参考
卫生经济模型通常用于世界许多国家医疗资源分配决策[1-5]。模型提供了一种明确的方法来构建决策问题并综合所有相关证据来估计给定健康状况（通常为终生健康状况）下替代医疗干预措施的预期成本和后果。传统的卫生经济模型是“分段的”，因为它们通常解决护理路径中特定决策点的单个决策问题。分段模型代表了英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 和其他类似机构用于指导有关卫生技术可用性的决策的标准分析方法[6-8]，但它们受到一些局限性[9]。其中第一个局限性与未能捕捉不同干预措施之间的系统相互依赖性有关。任何新干预措施的成本效益不仅取决于新干预措施本身的成本和有效性，还取决于现行系统的配置，即现有干预措施的可用性、成本和有效性[9,10]。例如，针对某种癌症类型的新检测的成本效益可能取决于目前对确诊疾病患者的推荐治疗方案，以及对无症状个体的筛查计划的可用性。由于分段模型的范围有限，这种用于同一病症的干预措施之间的系统级相互依赖性很少能被充分捕捉。其次，分段模型通常采用简单的分段成本/质量调整生命年 (QALY) 阈值规则，该规则不明确考虑预算约束 [11,12]。然而，有充分的证据表明，反复应用基于阈值的决策规则可能会导致医疗保健支出不受控制地增长 [13-18]。第三，大多数模型的开发目的都是为了为更广泛医疗途径中的单个决策问题提供信息。这意味着，在整个疾病领域，报销和覆盖范围决策基于许多异步开发的离散经济模型，这些模型往往应用不同的模型结构、假设和证据。这可能导致两个解决同一决策问题的模型得出不一致的结论，有可能导致次优的采用决策[19-25]。系统级模型涵盖整个疾病领域的重要事件、健康结果和成本，是解决传统分段模型局限性的潜在方法。三个著名的系统级模型包括美国阿基米德糖尿病模型[26]、美国冠心病 (CHD) 政策模型[27]和英国 CHD 模型[28]。虽然这种建模方法可以追溯到 1977 年 [ 29 ]，但直到 2012 年 Tappenden 等人提出了全疾病模型 (WDM) 的方法框架 [ 9 ]，它才得到很好的定义。简而言之，WDM 是一个系统级的通用疾病模型，可以对整个疾病和治疗途径（包括预防、检测、诊断和治疗）中的选项进行一致的经济分析 [ 9 ]。由于这些模型的范围更广，它们侧重于整个疾病和治疗途径，而不是
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
对整个疾病模型的系统评价，用于告知医疗资源分配决策
健康经济模型通常用于为全球许多国家的医疗保健资源分配决策提供信息[1-5]。模型提供了构建决策问题并综合所有相关证据的明确手段，以估算给定健康状况（通常在一生中）内的替代卫生保健干预措施的预期成本和后果。常规健康经济模型是“分段”，因为它们典型地在护理途径的特定决策点上解决了一个决策问题。“零件”模型代表了国家卫生与护理研究所（NICE）和其他地方的类似机构提供有关健康技术可用性的决策的标准分析方法[6-8]，但它们受到了一些局限性[9]。其中的第一个涉及不同干预措施之间的系统相互依存关系。任何新干预措施的成本效益不仅取决于新干预本身的成本和有效性，还取决于预批次系统的配置，即现有干预措施的可用性，成本和有效性[9，10]。例如，针对给定癌症类型的新测试的成本效益可能取决于针对诊断疾病的患者的适当建议的治疗选择，以及无症状患者筛查计划的可用性。这种类型的系统级相互依赖性在用于同一条件的干预措施之间，由于其有限的范围，很少会被分段模型充分限制。第二，分段模型通常采用每个质量调整的生命年（QALY）阈值规则的简单分段成本，该规则不明确考虑预算限制[11，12]。但是，已经有充分的文献证明，基于阈值的决策规则的重复应用可能导致医疗保健支出的不受控制[13-18]。第三，大多数模型都是为了在更广泛的护理途径中告知单个决策问题。这意味着在整个疾病领域，报销和覆盖范围决策基于许多倾向于采用不同模型结构，假设和证据的Asyn-Gronen-Grone-Gronaper of Spections Intronaper开发的经济模型。这可能导致这样一种情况，即两个解决同一决策问题的模型会产生不一致的结论，并有可能导致最佳采用决策[19-25]。系统级模型包括重要事件，整个疾病领域的健康成果和成本，代表了解决常规分段模型局限性的潜在手段。系统级模型的三个众所周知的例子包括美国档案糖尿病模型[26]，美国冠心病（CHD）政策模型[27]和英国CHD模型[28]。尽管这种建模方法可以追溯到1977年[29]，但直到2012年Tappenden等到2012年。为全疾病模型（WDM）设置了方法学框架[9]。由于这些模型的更广泛范围，该模型的重点是整个疾病和治疗途径简而言之，WDM是一种系统级通用疾病模型，可以对整个疾病和治疗途径的期权进行一致的经济分析，包括预防，检测，诊断和治疗[9]。
用于个性化参与干预措施的方法的分类显示，试验协议中的报告不足
决策点何时在开始干预之前，在基线个性化下进行个性化发生。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。在干预开始之后进行的个性化个性化发生在协议中预先指定的未规定的时间在干预开始之后发生的个性化个性化，而无需预先确定的时间缩减规定的时间，并在构建中构建了哪些元素的构建，这些元素是确定了干预患者的个性化社会性，临床疾病，临床，临床，临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围，以及临床范围，临床范围。参与者的要求或“参与者的交付方式选择”）外部变量变量与患者的特征或偏好无关（例如，本地资源或照顾者的偏好）决策规则如何操作个性化算法驱动的个性化个性化算法的algorith a algorithm a algorithm的构造和标准化的构造，该算法是如何操作个性化变量。Operator-driven personalization A human person (i.e., the operator) decided on how to modify the intervention without following a predefined algorithm Nature of the subsequent tailoring How was the intervention modified according to the decision rules A switch in the content Modifications of the content of the intervention (e.g., the information provided in messages, the type of physical exercise, the method of psychotherapy) Modification of the mode of delivery Modification of the context of the intervention （例如，干预部分的部分，信息的语言，干预的位置）修改强度或频率的增加或减少或减少干预组成部分的剂量，持续时间或节奏的剂量，持续时间或节奏（例如，物质锻炼的频率或强度的频率）（添加或停止零件）添加其他部分（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（添加其他部分）（在添加其他部分）（添加其他部分），在同时添加其他部分，同时添加其他部分。停止体育锻炼）
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
ipb军队的4个步骤
IPB：一种系统的理解战场IPB的系统方法是一个连续的过程，涉及分析特定地理区域中的威胁和环境，以支持员工的估计和军事决策。 它由四个步骤组成，每次进行IPB时都会执行：定义战场环境，描述其效果，评估威胁并确定威胁的行动方案。 在进行操作之前，进行了IPB来确定战场的关键特征，例如地形，天气和后勤基础设施。 G2/S2识别这些特征，并建立了关注领域（AOI）的限制，以集中分析工作。 此步骤有助于集中命令的初始情报收集工作，并确保IPB流程的其余部分集中于重要领域。 G2/S2还确定了当前情报持有物中的空白，并与其他分支机构进行了协调，以开发填补这些空白的建议。 定义战场环境有助于确定需要特定情报的领域，这对于明智的决策至关重要。 IPB是一个连续的过程，涉及对威胁和环境的持续分析和评估。 只要产品在整个任务中得到指挥官的完成并为下一个操作做准备，该过程就必须有效。 智能过程首先确定命令的初始要求，这些要求是由环境和威胁情况塑造的。 这些模型用于决策和定位过程。IPB：一种系统的理解战场IPB的系统方法是一个连续的过程，涉及分析特定地理区域中的威胁和环境，以支持员工的估计和军事决策。它由四个步骤组成，每次进行IPB时都会执行：定义战场环境，描述其效果，评估威胁并确定威胁的行动方案。在进行操作之前，进行了IPB来确定战场的关键特征，例如地形，天气和后勤基础设施。G2/S2识别这些特征，并建立了关注领域（AOI）的限制，以集中分析工作。此步骤有助于集中命令的初始情报收集工作，并确保IPB流程的其余部分集中于重要领域。G2/S2还确定了当前情报持有物中的空白，并与其他分支机构进行了协调，以开发填补这些空白的建议。定义战场环境有助于确定需要特定情报的领域，这对于明智的决策至关重要。IPB是一个连续的过程，涉及对威胁和环境的持续分析和评估。只要产品在整个任务中得到指挥官的完成并为下一个操作做准备，该过程就必须有效。智能过程首先确定命令的初始要求，这些要求是由环境和威胁情况塑造的。这些模型用于决策和定位过程。第2步评估环境对友好和威胁力的影响，考虑到一般能力，地形，天气和地理位置。此评估重点介绍了整体情况，直到在此过程中稍后开发行动方案为止。分析包括对基础设施，人口统计，政治和当地人口的检查，及其对运营的影响。此步骤中的产品可能包括人口状态叠加，天气分析矩阵和集成产品（例如改良的组合障碍覆盖物）。步骤3涉及分析情报控股，以了解威胁通常如何组织战斗并在类似情况下进行操作。G2/S2使用历史数据并开发了威胁模型来描绘威胁的正常行为，通常通过图形模板，矩阵或简单的叙述来描绘。在面对新的或不太知名的威胁时，可能需要同时发展智能数据基础和威胁模型。在步骤4中，通过开发描述威胁可用选项的敌方行动模型，将上一步的结果集成到有意义的结论中。G2/S2还准备事件模板和矩阵，以将情报集的重点集中在识别威胁将执行的过程中。G2/S2无法有效地产生这些模型来预测威胁的行动方案，除非他充分分析了友好任务，并确定了物理限制，并考虑了所有可能影响整个过程中运营的环境特征。战场环境是综合生产过程（IPB）的关键方面，它指导美国陆军各个级别的决策。为了使IPB有效，它必须在前三个步骤中建立坚实的基础，以确保敌方COA模型有效且相关。虽然单位成员可以非正式地应用IPB，如步枪手对地形和天气的考虑所证明的那样，正式IPB需要更详细的分析，并生产有价值的产品，例如地形分析报告和威胁评估。随着单位大小的增加，IPB中所需的细节水平会显着扩展。部门工作人员可以生产诸如气候摘要，详细的威胁分析和COA模型之类的全面产品，而较小的单位只能对敌人的可能行动产生欣赏。G2/S2对命令级IPB负有主要责任，但是每个指挥官和工作人员都必须理解并应用IPB来支持决策。有效的IPB确定了有关战场和威胁的关键事实和假设，并告知员工计划和战争过程。指挥官和参谋长必须考虑环境因素如何影响友好和敌人的行动。为了履行其职责，每个官员都应准备与其功能领域相关的量身定制的IPB产品，例如电子战或工程。它涉及确定假设并分析敌人发展行动方案（COA）的能力。IPB过程包括五个步骤：任务分析，敌方COA，友好的COA，分析和比较COAS，并开发行动方案。IPB的重点转移到物流支持，增强污染策略IPB过程改进了敌方COA模型，告知NBC侦察支持计划的情报准备战场（IPB）过程是军事行动决策过程的至关重要组成部分。每个步骤都建立在上一个步骤上，最终结果是被整合到操作计划或订单中的选定COA。IPB流程是动态且连续的，需要持续适应战场上不断变化的情况。指挥官的初始规划指南为IPB流程设定了阶段，这有助于确定知识中的关键差距并确定情报要求。IPB过程的第一步是任务分析，工作人员评估了有关战场环境的事实，并假设友好和敌军的互动方式。此分析确定了对潜在友好COA的限制，并揭示了隐含的任务。第二步涉及评估敌人的能力和脆弱性，以告知友好的COA开发。在此步骤中开发的敌方COA模型为制定潜在友好的COA提供了基础。在行动阶段的发展过程中，工作人员使用IPB的结果来创建友好的COA，以利用环境和威胁情况提供的机会。分析和比较COAS步骤涉及在一场战斗会议上与敌人的COA进行“战斗”，以评估其有效性。智能估算中传达的IPB产品是此过程的重要元素。最后，在结论阶段，工作人员总结了战场环境对友好和敌方COA的影响，列出了可能的威胁COA，并确定了可剥削的脆弱性。在整个过程中，指挥官和员工都使用决策框架来选择COA并制定实现其实现的操作计划或订单。IPB流程针对潜在的友好COAS IPB流程涉及分析每个潜在的友好COA针对敌方COA模型，以识别支持友好COA的高付费目标（HPTS）。 这是通过战斗会议来实现的，该会议将选定的HVT精制成HPT。 定位过程需要特定的信息要求，指挥官通过在命令COA的每个阶段同步收集工作来计划。 如果需要BDA来支持COA，则收集计划会相应调整。 馆藏经理会在可能的情况下直接将目标智能从收集者到定位单元或相关的FSE进行直接传播。 提供可行的情报，IPB结构分析，使G2/S2能力向指挥官和消防人员提供指挥官执行轮胎支撑计划。 有关对目标过程的全面理解，请咨询FM 6-20-10。 收集管理协调组织和系统的活动，为指挥官提供COA和针对性努力的必要情报。 在IPB期间，指挥官根据任务分析过程中确定的关键差距确定了他的初始情报要求。 IPB在决策中起关键作用。IPB流程针对潜在的友好COAS IPB流程涉及分析每个潜在的友好COA针对敌方COA模型，以识别支持友好COA的高付费目标（HPTS）。这是通过战斗会议来实现的，该会议将选定的HVT精制成HPT。定位过程需要特定的信息要求，指挥官通过在命令COA的每个阶段同步收集工作来计划。如果需要BDA来支持COA，则收集计划会相应调整。馆藏经理会在可能的情况下直接将目标智能从收集者到定位单元或相关的FSE进行直接传播。提供可行的情报，IPB结构分析，使G2/S2能力向指挥官和消防人员提供指挥官执行轮胎支撑计划。有关对目标过程的全面理解，请咨询FM 6-20-10。收集管理协调组织和系统的活动，为指挥官提供COA和针对性努力的必要情报。在IPB期间，指挥官根据任务分析过程中确定的关键差距确定了他的初始情报要求。IPB在决策中起关键作用。员工战斗通过模拟敌方COA并确定每个决定所需的特定情报来完善这些要求。选择了友好的COA时，指挥官批准并优先考虑支持情报要求。IPB通过确定哪些活动满足每个要求以及预期发生的时间/时间来支持进一步的需求开发。事件模板查明NAI位置，而事件矩阵描述了相关的指示器和发生时间。这些工具构成了有效的情报收集计划的基础。此外，IPB有助于员工同步工具开发，例如DSTS和BOS同步矩阵（图1-4）。由此产生的ISM（图1-5）说明了COA支持的收集策略。有效的智能同步超出了单纯的系统操作；它涉及指导情报系统，处理信息，产生有价值的情报并及时传播它以支持指挥官决策。FM 34-2提供了有关智能同步和收集管理的详细讨论。IPB将G2/S2配备了用于快速评估传入信息和有效定位工作的工具。与命令的集成系统模型（ISM）和数据驱动策略（DST）有关，这有助于执行持续操作（COA）期间指挥官的决定，并实现迅速验证或否定COA开发过程中使用的假设。在参与期间，指挥官和员工监视DST和ISM反对即将到来的报告。当他们接近每个决策点（DP）时，他们会咨询G2/S2以支持情报以告知该决定。偶尔，这场战斗可能会以最初的计划，简报和游戏（IPB）和战争制定的意外方向发展。对手正在遵循他自己的时间表；因此，员工必须利用IPB，战争和智能同步作为动态工具而不是单一事件。随着行动的进展和敌人的意图，请根据需要重新启动IPB和决策过程。这需要关键工作人员从事“迷你沃格梅”或“ huddling”，以审查和完善初始的IPB。G2/S2然后进行战争制定，以根据最新的IPB预测确定最佳的友好响应或先发制人的措施。新的决策和COA会导致更新和完善收集计划，智能同步和新的决策支持工具。集成计划是智能周期的重要组成部分。IPB产品至关重要，因为它们会极大地影响员工计划工作。G2/S2利用IPB产品来处理系统智能系统（ISO）的大量信息。这些产品还使员工通过聚焦收集系统来利用现代ISO技术来利用现代的ISOS技术，从而提供了直接定位的近实时准确性。指挥官监督IPB的工作，而全体员工执行了这项工作。MI单位指挥官支持其命令的IPB，但也支持其在其控制下的ISOS资产来满足独特的计划要求。