XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System态势
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。根据收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
战场态势感知中的人工智能技术
自1950年阿兰·图灵提出“图灵测试”以来，人工智能技术得到了快速发展。目前，人工智能的应用主要集中在商业领域，而尚未广泛渗透到军事领域。随着现代信息技术的快速发展，人工智能技术将在未来智能化战争中发挥重要作用。同时，在高技术条件下的未来战争中，战争形态逐渐趋向于“实时战争”和“分秒战争”。战争节奏快、时间短、精度高；有人机与无人机混合编队逐渐成为主流，这对战场态势感知提出了更高的要求。而且战场态势感知能力存在于陆、海、空、天、电等作战领域，在电磁频谱、信息环境、认知维度等领域具有高度的紧密协同性，使战场态势感知与理解难度越来越大。如何快速准确地融合海量信息，形成完整准确的战场态势，是亟待解决的关键问题。本文将主要探讨如何发挥人工智能技术的作用，提高战场态势感知的有效性。
法国在中东的战略态势如何？
法国在中东有许多战略利益需要捍卫。尽管反叛乱已成为该地区国家的二等问题，但保护国民和打击恐怖主义等安全利益仍然是这些优先事项的重中之重。这一安全承诺的更广泛目标是确保其他活动，特别是经济、外交和文化活动的正常发展所需的条件。它们有助于维护法国在中东的影响力，从而维持其在全球范围内的政治强国地位。例如，法国希望确保其在那里的能源供应并保证航行自由。此外，如果与该地区国家的贸易仍然有限，那么法国经济的某些特定部门在那里拥有重要的市场份额。
通过战术总部人工智能集成增强态势理解
“实现决策”是信息优势活动的核心任务，执行这一核心任务将使指挥官、参谋人员和编队能够获得并保持信息优势。增强态势理解是指挥官实现决策优势的必要但不充分条件；增强态势理解是当前迫切需要的，并且是目前可以实现的短期技术。将人工智能融入这一核心任务将在不同程度上间接促进陆军在信息优势活动的所有核心任务中的能力。本文详细介绍了未来三年将人工智能融入现有系统和网络的具体当前需求和建议。本文不会也不打算提供进一步开发或部署新兴能力的详细建议，并制定长期时间表。相反，
2022 核态势评估 - Amazon S3
仅靠威慑无法减少核危险。美国将采取全面、平衡的方法，重新强调军备控制、不扩散和降低风险，以加强稳定，阻止代价高昂的军备竞赛，并表明我们在全球范围内降低核武器重要性的愿望。相互、可核查的核军备控制为实现关键目标提供了最有效、最持久和最负责任的途径：减少核武器在美国战略中的作用。尽管当前安全环境面临挑战，但美国将继续尽可能与其他核武国家接触，以降低核风险。我们将怀着现实的期望这样做，并理解要取得进展需要可靠的合作伙伴愿意负责任地、在互惠的基础上参与，并与他们建立一定程度的信任。
2022 年美国国防战略，包括 2022 年核态势评估和 2022 年导弹防御评估
2022 年国防战略 (NDS) 详述了国防部进入这个决定性十年的道路——从帮助保护美国人民，到促进全球安全，到抓住新的战略机遇，再到实现和捍卫我们的民主价值观。国防部首次以综合方式开展战略评估——NDS、核态势评估 (NPR) 和导弹防御评估 (MDR)，确保我们的战略与资源紧密联系。NDS 指示国防部采取紧急行动，维持和加强美国的威慑力，而中华人民共和国 (PRC) 是国防部面临的步调挑战。NDS 进一步解释了我们将如何与我们的北约盟国和合作伙伴合作，在面对俄罗斯侵略时加强强有力的威慑力，同时减轻和防范来自朝鲜、伊朗、暴力极端组织和气候变化等跨境挑战的威胁。