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2023年根据针对供应链中强迫劳动和童工法案的战斗报告
Apex集团专门在加拿大西部运营，并执行负责遵守加拿大就业和安全法的长期信誉良好的供应商和分包商。由于这些原因，我们已经确定了在我们的行动中强迫劳动和童工的风险，而直接供应链的风险很低。与强迫劳动或童工相关的任何风险都是通过间接供应商。我们尚未收到信息或直接供应商以外的信息或审查风险，但是自该法案于2024年生效以外，我们已经开始要求有关在我们的供应链中购买的商品和原材料的起源的更多信息。我们知道，在全球建筑供应链中，在加拿大境外强迫劳动和童工的风险更大，包括在某些原籍国和国际劳工组织以及其他国际劳工组织以及其他国际和政府组织所描述的某些原籍国和部门的强迫劳动和童工的普遍存在。
GAO-24-106909，F-35 联合攻击战斗机：项目继续遭遇生产问题和现代化延迟
该项目于 2018 年结束了 F-35 原始基线能力的开发。国防部目前正处于能力现代化计划（称为 Block 4）开发的第六年，旨在升级 F-35 的硬件和软件系统。国防部希望 Block 4 能帮助飞机应对自 2000 年国防部确定飞机的原始要求以来出现的新威胁。此外，该项目正在对技术更新 3 (TR-3) 进行开发测试，这是一套价值 18 亿美元的升级硬件和软件技术，将实现许多 Block 4 功能。该计划还计划对 F-35 发动机进行现代化改造，以解决发动机功率和冷却限制问题，Block 4 后功能将需要在此类问题上才能运行。2自 2001 年以来，我们每年都会审查该计划，报告计划风险并提出改进建议。2国防部已采取行动来解决我们的部分（但不是全部）建议。
战斗技能/军事特色夺去一名士兵的生命
2024 年 5 月 11 日，当地时间 05:50，一名 23 岁的中尉在路易斯安那州约翰逊堡联合战备训练中心因战斗技能/军事独特事故而死亡。在城市训练环境中进行防御行动时，这名士兵从训练建筑内的模拟电梯井的屋顶坠落到地下室，高度约为 43 英尺。医务人员在现场宣布这名士兵死亡。美国陆军战斗准备中心正在领导对事故的调查。
基于Solana区块链技术的战斗无人机群（CDSS）
摘要本文研究了Solana区块链技术在管理战斗无人机群中的应用，重点是提高军事和救灾操作中的安全性，可靠性和透明度的能力。我们提出了一个模型，即无人机群网，该模型利用了Solana的高吞吐量和低潜伏期，以确保无人机之间的实时决策和稳健的通信。我们的分析包括与传统系统的比较研究，强调了区块链在可伸缩性和安全性方面的优势。我们以现实世界中的适用性，监管挑战以及整合新兴技术的未来方向结束。区块链群管理可以帮助在区块链平台上注册每个无人机。数字签名的交易，数据出处和共识机制可以立即识别和无人机之间已损坏的数据。生存能力和整体战斗有效性使其能够完成诸如群体对抗和森林消防等艰难任务。
太空力量是否有战斗...
太空部队也不是文化的“空白”，因为监护人在很大程度上已经存在其他服务的职业，主要是美国空军。这种文化遗产影响了监护人如何看待自己以及他们与国防部和国家其他地区的关系。当时的lt col William Sanders是空间政策助理部长办公室的空间控制政策负责人，描述了四种竞争的传统，这些传统塑造了太空部队：工程师，被描述为“技术上有头心意的问题解决者”；他被认为是“程序集中的完美主义者”的操作员；集成商，或“外部专注的从业者”；最后，他将战士描述为“以对手为中心的理论家”。 4这四种传统的起源可以追溯到几十年，有时会导致冲动或倾向矛盾，因此，为了创造一种有效且凝聚力的新兵役文化，所有这些传统（以及更多）都必须权衡和平衡。
2023年报告根据反对强迫劳动和童工供应链法（加拿大）的战斗
引言该报告是由Via Rail Canada Inc.（“ Via Rail”）根据反对供应链法中强迫劳动和童工的战斗（“ ACT”）的作品，该法案旨在通过征收报告义务来实施加拿大国际承诺，以促进反对强迫劳动和童工的斗争。通过该法案被认为是“在加拿大或其他地方生产，购买或分配商品的政府机构”，因此遵守该法案中规定的相关报告义务。本报告介绍了通过铁路采取的行动，以防止和降低强迫劳动或童工在其供应链活动中使用的风险。通过HFR Inc. - Via Tgf Inc.（Via Rail的子公司TGF Inc。）将准备并发布自己的报告。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
护理人员执行操作（状态和操作与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于AI的软件可以通过将人工任务转移给机器来帮助护理人员。同样，治疗可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常转移给非智能医疗设备的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助手术，协助救生干预，智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中将特别有益。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
• 伤员的状态何时发生变化，护理人员何时采取行动，• 护理发生在哪里（位置、温度、海拔和环境），以及 • 伤员的状态为何发生变化，护理人员为何采取行动（状态和行动与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI 增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于 AI 的软件可以通过将人工任务转移给机器来协助护理人员。同样，治疗也可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常由非智能医疗设备承担的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，方法是识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助他们进行手术，协助进行救生干预，并智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新将在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中特别有益。
PM战斗支持系统（PM CSS）org图表
•寻求行业中有关替换当前主场通用自动测试系统（GPAT）的信息。•该系统提供可移植的测试功能，可重新配置用于多角色操作。GPAT具有电力，筛选，测试和诊断的能力，用于用于多种武器系统和设备的电子，电流和机电线可更换单元（LRU）和电路卡组件（CCA）。•初始RFI发布3QFY23;在今年遵循的后续RFI（估计4QFY24）
使用机器进行空中战斗行为建模的调查...
摘要 - 随着机器学习的最新进展，创造了在模拟空中战斗中现实行为的代理，已成为一个越来越多的感兴趣领域。本调查探讨了机器学习技术在建模空气战斗行为中的应用，这是由于增强基于模拟的试验训练的潜力。当前的模拟实体倾向于缺乏现实的行为，传统的行为建模是劳动力密集的，容易丧失发展步骤之间基本领域知识。增强学习和模仿学习算法的进步表明，代理可以从数据中学习复杂的行为，而数据可能比手动方法更快，更可扩展。然而，使能够执行战术操作和操作武器和传感器的自适应代理仍然提出了重大挑战。