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实时、虚拟、建设性混合网络战靶场 (HI-CYBER)
近期，在所有物理环境和信息空间中同时出现的混合战争 (HW) 威胁旨在针对民用和军用决策过程以及人类和社会行为，以实现 (地理) 战略目标。保护支持决策支持系统 (DSS)（如数字化指挥和控制系统 (C2)）的通信和网络至关重要。本文介绍了实时、虚拟和建设性混合网络战靶场 (Hi-Cyber) 的概念，以支持 NMSG ET-043 混合战争概念开发活动，重点关注 HW 场景中其他威胁中的网络方面。因此，本文阐述了 Hi-Cyber 概念和作为系统联合开发的总体架构，例如网络攻击模拟器、混合战争场景生成器和动画器 (HW-SGA)、C2 系统、实时、虚拟和建设性工具。此外，还利用异构技术，通过系统在环 (SITL)、高级架构 (HLA) 运行时基础设施 (RTI) 和不同通信协议之间的网关。总之，Hi-Cyber 架构旨在展示并提供一个基于模拟的集成通信和网络环境，在该环境中可以调查安全问题，评估通信和网络的保护、弹性和反应性水平。此外，还可以在混合环境中测试针对目标的网络攻击对策
使用加强学习的建设性护士调度div>
以下过程将用于一个修订。（1）选择一个是交换来源的工作偏移W 0（通常是违规行为最多的交易所）。（2）确定偏移W 0中违规数量最高的护士N 0。（3）如果轮班W 0是夜班，则违规行为数量最高，无论是晚上还是深夜班次，都被指定为护士n 0的W 0。（4）如果有一个工作班次低于护士n 0分配数量的下限，则该工作偏移W 1被指定为交换班次的目的地。如果不是，则使用分配数量的上部和下限的日期用作交换。（5）确定D天D 0，在换档W 0的天数中最高的优先级为N 0。（6）推断出护士N 0的G组（J 0），该组负责J 0，该j 0被分配为Shift W 0。（7）确定属于G组（J 0）的护士N 1，其在D D 0的转移为W 1。如果有多个适用的护士，请确定护士在d 0上将移位w 1交换为w 0时护士中最高优先级的护士。（8）护士n 0和n 1在d 0上交换。
HOL中的建设性加密：通信建模方面
建设性密码学（CC）[8,7,9]引入了一种抽象的方法来组合安全语句，该方法使一个人一次都可以专注于一次安全证明的特定方面。，CC研究系统类别，即相似系统的共享行为及其转换，而不是证明具体系统的属性。系统通信的建模在安全性语句的组合和可重复性中起着至关重要的作用；但是，在任何现有的CC结果中尚未研究此方面。我们使用一个称为融合资源模板（FRT）的新语义域扩展了我们的先前的CC形式化[5，6]，该域在CC证明中抽象了系统通信模式。这扩大了Crypthol库中的密码证明形式化的范围[4，3，2]。[1]中描述了这种形式化。
空中领域实时虚拟建设性训练的科技推动者
诸如红旗演习之类的实弹飞行演习可以提供极好的学习机会。然而，这种演习费用昂贵，后勤工作难度大。环境、监管和安全方面的约束也限制了实弹训练期间可以提供的学习体验种类。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 1990 年代以来，联盟国家开展的重要研发计划表明，通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 现在，大型模拟器网络定期用于提供复杂而逼真的空战训练。最近，人们开始关注将实弹飞机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实弹-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益以及基础科学和技术的讨论。
空中领域实时虚拟建设性训练的科学和技术推动者
在参加了大约 10 次以此类威胁为特征的任务后，其训练质量大幅提升。红旗演习旨在为操作员提供第一次真实战斗任务，训练环境相对安全，但也代表了真实世界的条件。自成立以来，红旗演习就被称为世界首屈一指的空战训练活动，红旗演习期间吸取的教训已在作战行动中得到体现。1 诸如红旗演习之类的实弹演习可以提供极好的学习机会。但是，它们成本高昂且在后勤方面具有挑战性。环境、监管和安全约束也限制了在实战训练期间可以提供的学习体验类型。模拟提供了一种解决其中一些缺点的方法。自 20 世纪 90 年代以来，联盟国家开展的重要研究和开发项目表明，通过连接分布式模拟系统可以获得类似的训练效益。2 大型模拟器网络现在经常用于提供复杂而逼真的空战训练。最近，人们开始关注将实机集成到模拟网络的可能性。这引发了大量关于实机-虚拟-建设 (LVC) 集成的重要性、潜在效益和基础科学技术的讨论。
通过机器学习来解开基本基因的上下文特异性：一种建设性的体验
摘要：基因本质是对生活和进化的全面理解至关重要的遗传概念。在过去十年中，已经使用不同的实验和计算方法确定了许多基本基因（例如），并且该信息已用于减少模型生物的基因组。越来越多的证据表明，重要性是取决于上下文的财产。由于它们在重要的生物学过程中的重要性，因此识别特定于上下文的EGS（CSEG）可以帮助识别新的潜在药理靶标并改善精确的治疗剂。由于提出的大多数计算程序旨在识别和预测EG忽略其上下文特异性，因此我们专注于这一方面，提供了用于识别CSEG的文献，数据和计算方法的理论和实验概述。为此，我们调整了现有的计算方法来利用特定的上下文（肾脏组织），并使用四种不同的鉴定方法提供的标签进行了四种不同的预测方法。从对获得的结果的分析中得出的考虑，也通过对不同组织环境的进一步实验进行了确认和验证，为读者提供了用于利用现有工具来实现CSEGS识别和预测的指南。
想象人工智能设计的未来：动态基础、建设性谈判和可持续动力
我们设想了一种涉及 AI 技术的未来设计工作流程。借鉴活动和通信理论，我们试图分离出与过去的技术相比，大型 AI 模型可以为设计提供的新价值。我们得出了三种可供性——动态基础、建设性谈判和可持续动机，它们总结了自然语言支持的基础模型的潜在品质，这些模型如果明确设计，可以支持设计过程。通过设计虚构，我们将未来的界面想象成一个叙事原型，即《松鼠游戏》的故事，它在现实的使用场景中展示了我们的三种可供性。我们的设计流程、术语和图表旨在为未来关于 AI 技术与人类设计师合作的相对可供性的讨论做出贡献。
具有认知剂的深度强化学习的程序性建设性学习机制
AI和深度学习的最新进步已经使人们对能够在越来越复杂的环境中执行任务的人工药物的需求不断增长。在这种情况下，要解决与持续学习限制和知识能力相关的挑战，受人认知启发的认知体系结构已获得了重要意义。这项研究通过引入一种认知 - 注意系统，采用建设性神经网络的学习方法来持续获取程序知识，从而有助于现有研究。我们用一个建设性的神经网络深化增强学习机制来代替增量的表格增强学习算法，以进行连续的感官知识获取，从而增强了整体学习能力。这种修改的主要重点是优化记忆利用和减少训练时间。我们的研究提出了一种学习策略，该策略将深入的强化学习与程序学习合并，从而反映了人类感觉运动发展中观察到的增量学习过程。这种方法嵌入了Conaim认知 - 注意结构中，利用CST的认知工具。提出的学习机制允许模型在其程序内存中动态创建和修改元素，从而促进了先前获得的功能和过程的重复使用。此外，它使该模型具有结合学习元素以有效适应复杂场景的能力。采用了一个建设性的神经网络，启动了一个包含一个神经元的初始隐藏层。但是，它具有适应其内部体系结构的能力，以响应其在程序和感觉运动任务中的性能，插入新的隐藏层或神经元。通过涉及类人形机器人的模拟进行的实验证明了以前通过逐步知识获取无法解决的任务的成功解决。在整个训练阶段，与其他代理人相比，建设性代理至少获得了40％的奖励，并执行了8％的措施。在随后的测试阶段，建设性剂表现出与其对应物相比的作用数量增加15％。
非线性干涉仪方法的可调性，用于在ITU-T网格上锚定建设性干涉模式
摘要：最近，提出了一种使用非线性干涉仪进行量子状态进行工程的方法，以实现近乎理想的单模操作和近乎义务的精确状态工程（L. Cui等，Phys。修订版a 102，033718（2020）），并且可以在不降低亮度和收集效率的情况下创建高纯度双光子状态。在这里，我们研究了非线性干扰方法的粗或可调节性，以将建设性干扰模式匹配到标准100-GHz DWDM通道的传输窗口中。对于非线性干扰效应的各种条件，测量了关节频谱强度光谱。我们表明该方法具有粗略和精细的能力，同时保持其高光谱纯度。我们期望我们的结果扩大了非线性干扰方法的有用性。通过此方法设计的光子对生成将是量子信息过程的绝佳实用来源。
Microsoft Word - UTD-CTD for MAP-CAP 14-24(E)，“私家车 (POV) 建设性成本分析更新”
F. POV 与其他交通方式之间的成本比较（计算和计算规则）。当旅行者使用 POV 而不是政府认为最有利的授权交通方式时，将进行成本比较以确定报销金额。将 POV 里程与授权交通类型的构建成本进行比较，报销金额中较小者。构建成本是交通票价加上 TMC 费用的总和，以及其他相关费用，包括但不限于出租车和 TNC 费用、终点站里程、行李费、渡轮费、停车费或授权和必要时的租车费。支付如果旅行是通过授权的交通方式进行的，政府将产生的每日津贴。比较中不包括出租车费、TNC 费或停车费等其他费用。