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对弹性光学网络中主动频谱碎片化的深度强化学习[邀请]
互联网流量的巨大增长需要高级技术来实现光学网络的动态操作，有效利用光谱资源和自动化。在本文中，我们研究了弹性光学网络中的主动频谱碎片化（SD）问题，并提出了一种新型的基于深的增强学习的基于深的增强框架，以提高光谱使用效率。与传统的，通常基于阈值的启发式算法不同，该算法解决了相关任务的子集并具有有限的自动化功能，DeepDefrag共同解决了SD过程的三个主要方面：确定何时执行脱落的裂纹，以划分为偏差，以及对这些派别进行划分的连接。通过考虑服务属性，通过几个不同的碎片度指标表达的频谱占用状态以及重新配置成本，DeepDefrag能够在网络寿命上始终选择适当的重新配置动作并适应不断变化的条件。广泛的仿真结果揭示了所提出的方案的卓越性能，而不是详尽的碎片化和众所周知的文献基准启发式，从而在较小的碎片机开销时实现了较低的阻塞概率。
神经形态编程：大脑的新兴方向...
摘要 - 受到脑启发的神经形态综合的价值在很大程度上取决于我们为它们编程相关任务的能力。目前，神经形态硬件通常依赖于从深度学习中适应的机器学习方法。但是，如果我们只能利用其能源效率和充分的计算能力，神经形态计算机的潜力远远超出了深度学习。神经形态编程实际上将与传统的编程不同，这需要我们对编程的看法进行范式转移。本文在神经形态计算的背景下介绍了编程的概念分析，挑战常规范式，并提出了一个框架，该框架与这些系统的物理复杂性更加紧密地保持一致。我们的分析围绕着五个特征，这些特征是Neumorphic编程的基础，并为当代编程方法和语言进行了比较提供了基础。通过研究过去的方法，我们贡献了一个框架，该框架提倡未充分利用的技术，并要求更丰富的抽象有效地启动新的硬件类。索引术语 - 数字计算，脑启发的comporting，硬件软件共同设计，编程技术
军事人员陆军第 1 卷
该论证材料包括 2022 财年海外行动成本 (OOC) 实际值、2023 财年更新估算值以及 2024 财年预算申请。OOC 资金包含在基本预算中。OOC 要求支持以下任务：• 持久哨兵作战 (OES) – 通过使用超视距能力而不是国内军事存在，支持拒绝恐怖分子在阿富汗避风港的努力。• 坚定决心行动 (OIR) - 支持通过我们在该地区的伙伴部队永久击败伊拉克和叙利亚伊斯兰国• 欧洲威慑倡议 (EDI) – 支持对北约联盟的保证并加强合作伙伴的安全和能力。• 持久战区要求和相关任务 – 包括安全合作、反恐和其他相关活动，以保护美国利益并允许灵活实现美国国家安全目标。在本论证材料中，2022 财年包括 2,628,718 千美元的 OOC 实际执行金额；2023 财年包括 2,913,376 千美元的 OOC 更新预测金额（2023 财年颁布的 OOC 金额为 2,882,791 千美元），2024 财年包括 3,005,403 千美元的 OOC 预算请求。
驾驶员状态监控：在模拟自动驾驶场景中操纵可靠性预期
摘要 — 高度自动化驾驶技术在广泛集成到量产车辆之前将面临重大挑战。其中之一就是监控驾驶员的状态并确定他们是否准备好在特定情况下接管控制。因此，我们在驾驶模拟器中探索了他们的生理反应以及不同交通复杂度场景对信任的影响。使用混合重复测量设计，将 27 名参与者分为两个可靠性组，具有相反的自动化可靠性期望 - 低和高。我们假设期望会调节参与者对自动化的信任，从而调节他们在不同场景中的生理反应。也就是说，增加交通复杂性也会增加参与者的兴奋，而自动化可靠性期望会加剧或减轻这种兴奋。虽然无法观察到可靠性组差异，但我们的结果显示在高复杂性驾驶条件下（即，精神要求高的非驾驶相关任务和城市场景）生理激活增加。此外，我们观察到根据交付的组期望对自动化的信任进行调节。这些发现提供了一种背景方法，驾驶员监控系统的进一步研究可以从中受益，并可用于训练机器学习方法，以在不断变化的场景中对驾驶员的状态进行分类。这
生成环境代表性基于实例的学习：认知模型
基于实例的学习理论（IBLT）建议Humans通过积累经验，以决策任务特征，执行的动作以及决策结果的实用性来学习动态决策任务。该理论已应用于在各种情况下基于实例的学习模型（IBL）模型。所有IBL模型应用程序的一个关键功能是累积基于实例的内存和基于识别识别的检索的方法。在几乎没有功能的简单任务中，可以假设使用所有相关信息来假设这些知识代表和检索。但是，当详尽的特征枚举不可行时，这些方法不能很好地扩展到复杂的任务。这要求认知建模者设计状态特征的任务特定表示以及相似性指标，这些指标可能很耗时，并且无法推广到相关任务。为了解决这个问题，我们利用人工神经网络（特别是常规模型（GMS））中的最新广告来学习复杂的动态决策制定任务的表示，而无需依赖领域知识。我们评估了一系列GM在形成表示代表方面的有用性，这些代表可以被IBL模型用于预测复杂决策任务中的人类行为。这项工作通过使用GMS形成表示形式并确定相似性来连接生成和认知模型。
（U）俄罗斯军事战略：核心宗旨和操作概念
本文探讨了俄罗斯军事战略和相关的行动概念的核心宗旨，并将其在俄罗斯在军事安全方面的知识体系中发挥作用。俄罗斯军事领导人将现行策略描述为“积极的辩护”，这是一种战略概念，概念整合了预期和预防冲突的措施，战时的行动概念，试图否认对手在战争的最初时期的决定性胜利，在战争的最初时期降级和腐败，同时努力使他们的努力达到可接受的终止，以使战争终止可接受的条件。该战略强调了防御和进攻性行动的整合，机动防御，持续的反击，对对手的指挥和控制的混乱，在整个军事行动剧院中的部队参与，包括家乡的基础设施。其胜利理论的前提是降低对手的军事经济潜力，专注于至关重要的物体，影响对手维持战斗的能力和意志，而不是抓住领土或主要地形的地面罪名。这项研究还探讨了俄罗斯战略行动，相关任务和任务的内容，俄罗斯军事概念的eChelonment，以及俄罗斯对现代战争理论和实践的看法。
使用低...
项目任务表演者在相关任务或子任务标题下得到确认。我们感谢通用电气全球研究中心，詹姆斯·塔尔曼（James Tallman）博士，纳文扬·蒂亚加拉扬（Naveenan Thiagarajan），道格·霍弗（Doug Hofer）博士和Ching-Jen Tang博士的贡献。其他开发贡献者包括帕特里克·达文波特先生，杰弗里·吉福德先生，科里·库克博士和詹娜·马丁内克博士（NREL）；亚伦·莫里斯（Aaron Morris）教授和杰森·史克克（Jason Schirck）博士（普渡大学）； Ruichong Zhang教授和Xingchao Wang博士（科罗拉多州矿业学校）；马修·兰伯特先生（Allied Mineral Products）；托马斯·弗林先生和蒂莫西·A·富勒先生（Babcock＆Wilcox）。我们感谢Ryan Bowers先生（Worley-Advisian）参与该项目。作者感谢NREL通讯办公室的以下同事：Susannah Shoemaker，Deanna Cook，Patrick Hayes和Star Brunton。我们还要感谢NREL的Mark Mehos为项目开发和审查该报告提供建议。
L3车辆正在成为现实：有条件自动化的可行性的重要人为因素
级别3（L3）系统代表条件自动化（CA）功能，在该功能中，车辆可以在定义明确的情况下执行驱动任务的大多数方面。但是，驾驶员仍然是至关重要的，但是当系统接合时，不需要监视驱动环境。车辆在L3模式下运行时，驾驶员可以手持障碍，并关注道路状态并进行与非驾驶相关的SEC持续活动。，但仍期望驾驶员在任何时候可以进入后备身份，并通过提前通知来控制车辆。对驾驶员的这种期望提出了许多重要的人为因素（HF）挑战，并促使人们需要对控制过渡过程中涉及的许多因素进行坚定的理解和设计。因此，该小组讨论旨在将HF研究人员和从业人员汇集在一起，以突出关键问题，如果要实现L3车辆的承诺，这些问题至关重要。待讨论的主题包括：1）参与各种类型的非驾驶相关任务的效果，2）需要了解不同年龄段的驾驶员如何与L3自动化相互作用，3）3）详细信息，详细介绍了如何设计和通信不同车辆自动化之间的过渡到不同水平的车辆自动化之间的过渡，4）驾驶员在L3自动化车辆中的测量和5）5）5）
LLM可以理解计算机网络吗？走向虚拟系统管理员
摘要 - 人工智能和典型的大语言模型（LLMS）的发展，为帮助系统管理员管理现代网络的复杂性提供了有希望的前景。，尽管存在这种潜力，但文献中仍然存在有关LLM可以理解计算机网络的程度的显着差距。没有经验证据，系统管理员可能会依靠这些模型，而不会确保其在准确执行与网络相关的任务方面的功效。在本文中，我们是第一个对LLMS对计算机网络理解的详尽研究。我们提出了几个研究问题，以确定LLM在提供网络拓扑及其问题时是否可以提供正确的答案。为了评估它们，我们开发了一个详尽的框架来评估LLMS在各种网络相关任务中的功能。我们在多个计算机网络上评估了我们的框架（例如，GPT4）和开放源代码（例如Llama2）模型。使用零拍的场景中，我们在通用LLM中的发现表明了令人鼓舞的结果，最佳模型的平均准确度为79.3％。专有的LLM在中小型网络中取得了值得注意的结果，而挑战则持续理解复杂的网络拓扑，尤其是对于开源模型。此外，我们提供了有关及时工程如何提高某些任务准确性的洞察力。索引术语 - LARGE语言模型，计算机网络，系统管理员。
自动水下车辆导航和控制
自主水下车辆（AUV）代表了一项杰出的技术成就，在增强我们对海洋学科学和水下管理的理解方面发挥了重要作用。资源。他们采取了我们探索和与地球上最具挑战性的边界之一探索和互动的方法。AUV的变革性影响植根于其复杂的导航和控制技术，使他们能够具有出色的精确性和可靠性执行复杂操作的能力。AUV的显着自主权是其最定义的特征之一，使他们能够进行广泛的水下探索并收集重要的数据，同时却没有连续的人类监督的限制或被束缚到表面容器的物理局限性的限制。通过整合各种技术的最先进的导航系统使这种独立性成为可能。在表面附近时，AUV会使用GPS定位；一旦被淹没，他们就依靠惯性导航系统和声学定位方法的组合来浏览不断转移和复杂的水下景观，其精度很高[1]。这种先进的导航能力是AUV技术的基石，使这些车辆能够冒险进入未知的海洋领土，以前所未有的细节监测环境条件，并对科学研究，商业风险投资和安全相关任务进行广泛的调查。AUV的持续发展和完善继续推动