XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System训练任务
54001F.pdf-海军.mil
NETCSTAFFINST 5400.1F N004 25 六月 18 NETC 参谋指示 5400.1F 来自：海军教育与训练司令部司令 主题：海军教育与训练司令部司令 参谋组织手册 附件：（1）NETC 参谋组织手册 1. 目的。发布海军教育与训练司令部 (NETC) 参谋组织手册。 2. 取消。NETCSTAFFINST 5400.1E。 3. 范围。附件 (1) 是任务和职能说明的官方汇编，描述了 NETC 参谋部的批准组织结构。 4. 政策 a. 参谋部是指挥官的延伸，目的是管理指挥部的任务。这涉及总部工作人员的以下四个不同角色：（1）第一个角色代表该司令部在岸上训练任务中独有的职能，减去分配给海军医疗司令部、海军陆战队司令、系统司令部和其他部门的职责。这些职能与对该司令部的信任有关，该司令部是专家教育者和培训者，负责培训标准、合同、课程，并有能力影响他人的培训工作。（2）第二个角色通过与 NETC 指挥官定义的特定教育、培训和支持计划相关的职能来执行。这些职能涉及计划结果规划、编程要求、计划资源预算、制定计划方向、监控执行情况以及评估目标绩效。
人工智能训练和计算机图形的程序化内部生成
自从计算机诞生以来，各种任务的数据存储和创建问题一直存在。在计算机图形学和视频游戏方面，对资产的需求一直存在。虽然现在空间问题不再是开发人员的主要关注点之一，但能够自动创建资产的需求仍然很重要。现代观众和应用程序所要求的图形保真度需要艺术家和设计师付出大量努力，这需要花费很多钱。3D 场景的自动生成在人工智能 (AI) 机器人训练任务中至关重要，由于机器学习算法需要大量数据，训练期间生成的数据量甚至无法由一个人查看。家具生成和放置、材料和照明随机化是一项完全独立但对于集成解决方案而言必不可少的任务。在本文中，我们提出了用于计算机图形学和机器人学习应用的室内生成器。建议的框架能够以照片般逼真的质量生成和渲染带有家具的室内装饰。我们结合了现有的生成计划和布置室内装饰的算法，最后添加了材料和照明随机化。我们的解决方案包含 3D 模型和材料的语义数据库，这使生成器能够获得具有随机化和每像素掩码的逼真场景，以训练检测和分割算法。
利用人工智能改善人们的规划策略
人类决策受到系统性错误的困扰，这些错误可能会带来灾难性的后果。先前的研究发现，通过教授人们决策策略，使他们能够在特定情况下做出更好的选择，可以部分预防此类错误。这种方法的三个瓶颈是我们对有效决策策略的了解有限、在训练任务之外的学习迁移有限，以及向大量人有效教授良好决策策略的挑战。我们介绍了一种解决这些问题的通用方法，该方法利用人工智能来发现和教授最佳决策策略。作为概念验证，我们开发了一个智能导师，它可以在即时奖励无法预测长期结果的环境中向人们教授自动发现的最佳启发式方法。我们发现，与我们的智能导师一起练习比传统的改善人类决策的方法更有效。使用我们的认知导师进行训练的好处转移到更具挑战性的任务上，并随着时间的推移而保留下来。我们通过开发智能导师来改善人类决策的一般方法也在另一个具有非常不同奖励结构的环境中被证明是成功的。这些发现表明，利用人工智能来发现和教授最佳认知策略是一种改善人类判断和决策的有前途的方法。
项目采购 F-35 - NIDV
产品（国际）F-35 计划进展顺利。运行测试阶段的最后飞行已经完成，目前全球已生产超过 655 架飞机，飞行时间超过 400,000 小时。未来几年，运营地点的数量将大幅增加。全球运营机队的维护组织工作也在稳步进展，F-35的进一步开发活动也在持续进行。荷兰F-35机队在美国拥有良好的部署能力。吕伐登空军基地的F-35飞机的部署能力仍然落后。造成这种情况的一个重要原因是发动机部件的损坏以及飞机和发动机部件由于稀缺而导致的交货时间长，这对可部署性产生了负面影响。迄今为止，在初始测试和评估计划（IOT&E）期间测试的F-35的功能、国家训练任务以及伙伴国家训练和部署任务的经验都符合预期。事实证明，F-35 能够在各种条件下执行复杂的任务。该计划的主要关注点涉及维护成本的进一步降低、不断增长的F-35机队的有效后勤保障、后续软件系统ALIS的开发，该软件系统正在逐渐被替换所谓的作战数据集成网络（ODIN）以及 F-35 作战能力的进一步发展。
51.7亿个回归可以告诉我们人类视觉系统的人工模型？
在机器视觉和认知神经影像中的快速同时进步提供了一个无与伦比的机会，以评估人工视觉系统的人工模型的当前状态。在这里，我们对85个现代深神经网络模型进行了大规模的基准分析（例如剪辑，Barlowtwins，Mask-Rcnn）以强大的统计能力来表征 - 插座和训练任务的差异如何有助于预测人类视觉系统的16个不同区域的人类fMRI活动。我们发现：一个，甚至是鲜明的建筑差异（例如在变压器和MLP混合物中缺乏卷积）在与大脑数据的紧密拟合中几乎没有影响。第二，任务的差异具有明显的效果 - 分类和自我监督模型表现出相对较强的大脑预测性；第三，该功能重新恢复会导致大脑预测性的实质性改善，而不会过度拟合 - 产生模型对脑回归权重，这些重量在相同水平的对大脑响应水平的新图像以上的预测性水平上概括。从广义上讲，这项工作为现代深度神经网络模型的特征空间与人类视觉系统固有的代表性结构之间的特征空间之间的紧密对应呈现了一条陆地。
![[PDF] [PDF] JKO 课程列表和课程描述](/simg/g:\will\search\icon\source\3\36ae5296f625c4db56b4140e5df5b62c94510b3f.webp)
[PDF] [PDF] JKO 课程列表和课程描述
今年的封面艺术代表了 JKO 培训和教育影响的深度和广度。这是该计划的一个方面，有时很难传达。虽然我们的任务责任分别针对主席、联合部队发展和联合训练任务，但 JKO 任务的实际影响远远超出了这一点。国防部企业各组织全部或部分使用 JKO 进行整个在线培训计划；年度、战区进入和认证培训要求；参谋演习；增强大规模演习；并提供自定进度的联合领导者发展、学习和军事教育。军人、家属、文职人员、合同工和跨国人员依靠我们进行定向培训和部署要求。所有服务的成员都可以在 JKO 上访问退休系统和过渡援助资源，预备役和警卫队成员可以找到重返社会的资源。军事健康服务提供者完成年度 HIPAA 重新认证要求，整个国防健康局使用 JKO 进行必需的在线培训。指挥部和联合特遣部队总部、组成部队和旅参谋人员通过 JKO 使用分布式参谋培训器对协作流程进行培训，例如当前和未来的行动规划、人道主义援助和救灾行动、行动承包商支持和联合病人移动。对于学习连续体（任何学科）来说，这是一个特别有价值的属性，
糖：机器人技术的预训练3D视觉表示
从网络数据中学习可概括的视觉表示已为机器人技术带来了令人鼓舞的结果。然而，预循环方法着眼于预训练2D表示，是应对闭塞的优势，并在复杂的3D场景中准确地将对象定位。同时，3D代表学习仅限于单对象。为了解决这些局限性，我们引入了一个名为Sugar的机器人技术的新型3D预训练框架，该框架通过3D点云捕获对象的语义，几何和负担性能。我们强调了3D表示学习中混乱场景的重要性，并自动构建一个受益于模拟中无需成本监督的多对象数据集。Sugar采用一种多功能变压器的模型来共同解决五个预训练任务，即用于语义学习的跨模式知识蒸馏，以掩盖点建模，以取消几何结构，掌握姿势合成以进行对象负担，3D实例分割和引用表达地面以分析杂乱无章的场景。我们对三个与机器人相关的任务进行了学习的代表，即零射击3D对象识别，引用凸起的接地和语言驱动的机器人操作。实验结果表明，糖的3D表示优于最先进的2D和3D表示。
用于威胁分析的多模态学习 - Chalmers ODR
近年来，多模态领域在计算机视觉领域引起了极大的兴趣，它已被证明非常强大，可以让模型从原始文本而不是手动注释中学习视觉概念。使用这一概念的一个特定模型是 CLIP [1]，它在一般的零样本图像分类任务中表现出了最先进的性能。然而，很少有研究探讨 CLIP 在专门任务中的竞争力。为了填补这一空白，本报告探讨了 CLIP 模型是否可以使用从社交媒体收集的威胁相关数据成功地适应安全情报领域，同时使用与原始文章相同的训练任务。此外，我们还探讨了 CLIP 的图像文本对齐功能如何用于多模态事件分类。除了传统的监督方法（其中 CLIP 用于特征提取）之外，我们还提出了一种使用 CLIP 的零样本功能进行事件分类的新方法。我们的微调模型和预训练的 CLIP 模型并行用于这两种方法，以比较性能。我们的结果表明，CLIP 可以在社交媒体数据上成功进行微调，其零样本图像标题匹配能力提高了 2%。此外，我们还表明，我们的新方法实现了 22% 的 AUC 得分，而传统方法实现了 74% 的 AUC 得分，这导致我们得出结论，使用 CLIP 的先天零样本能力进行事件分类需要
任务环境对预测脑机接口中手指运动的影响
摘要 将脑机接口 (BMI) 应用于临床以恢复手部运动功能的一个关键因素是其对任务变化的稳健性。例如，使用功能性电刺激 (FES)，患者自己的手将用于在其他方面类似的运动中产生各种各样的力量。为了研究任务变化对 BMI 性能的影响，我们训练了两只恒河猴用它们的物理手控制虚拟手，同时我们在每个手指组（食指或中指-无名指-小指）中添加弹簧或改变它们的手腕姿势。通过同时记录皮层内神经活动、手指位置和肌电图，我们发现在一种环境下训练的解码器不能很好地推广到其他环境下，导致预测误差显著增加，尤其是对于肌肉激活。然而，对于虚拟手的在线 BMI 控制，在线控制期间改变解码器训练任务环境或手的物理环境对在线性能几乎没有影响。我们通过展示神经群体活动的结构在新的环境中保持相似来解释这种二分法，这可以实现在线快速调整。此外，我们发现神经活动会根据新环境中所需的肌肉激活按比例改变轨迹。神经活动的这种转变可能解释了对非背景运动学预测的偏差，并提出了一种特征，该特征可以帮助预测不同幅度的肌肉激活，同时产生相似的运动学。
探索用于支持儿童注意力训练的脑部计算机相互作用：基于注意力网络和游戏化设计的多模式设计
摘要：在估计用户的心理状态和支持儿童的注意力训练方面，大脑 - 计算机界面（BCI）技术的最新发展显示出巨大的潜力。但是，现有的培训任务相对简单，缺乏可靠的任务生成过程。此外，培训经验尚未得到深入研究，培训效果的经验验证仍然不足。因此，这项研究提出了一个BCI培训系统，以改善儿童的注意力。特别是为了实现系统的培训过程，引用了注意网络以生成培训游戏，以提醒，定向和执行专注，并提高培训经验和依从性，引入了游戏设计理论，以获得有吸引力的培训任务。进行了初步实验，以设置和修改训练参数。随后，组织了一系列对比的用户实验，以检查BCI培训的影响。为了测试拟议系统的训练效果，采用了一种假设检验方法。结果表明，提出的BCI游戏注意力训练系统可以显着提高参与者的注意行为和集中能力。此外，可以创建沉浸式，鼓舞人心和平稳的培训过程，并可以实现愉快的用户体验。通常，这项工作在为相关实践提供有价值的参考方面是有希望的，尤其是如何使用注意力网络来产生BCI注意力训练任务以及如何通过整合多模式游戏元素来提高训练依从性。