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北约 - 北大西洋的国防创新加速器
荷兰是世界上最具竞争力的经济体之一。Brainport生态系统是深技术和关键启用技术开发的经济引擎。有34,000多人从事研发活动，由于其聪明的人以及众多的研究和教育机构，该地区可以提供所需的脑力。这导致了多个关键启用技术领域中独特且全球认可的知识地位。虽然Brainport生态系统曾经与飞利浦的消费产品相关联，但如今，它涉及ASML，DAF，NXP，VDL，象征和前瞻性技术等公司，所有这些技术都开发了高级技术产品和企业对业务工业市场的高级技术产品和系统，并以高复杂性和低量和低量为特征。为了扩大成功的初创企业的数量，所有区域伙伴都与国家生态系统建立了广泛的联系。
INS 'Tabar' CO 和印度国防武官访问 NMIOTC
2024 年 9 月 10 日星期二，INS‘Tabar’ 指挥官 Harish IND (N) 上尉在印度驻希腊共和国（驻捷克布拉格）国防武官 Vijayant Singh IND (A) 上校的陪同下访问了 NMIOTC。
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 本文“量子机器学习：利用量子计算
1,2,3,4 印度浦那国防学院计算机科学系 摘要 论文“量子机器学习：利用量子计算增强学习算法”探讨了将量子计算原理集成到传统机器学习技术中，旨在解决可扩展性和计算效率低下等限制。它介绍了量子计算的基本概念，包括叠加和纠缠，以及它们在加速机器学习过程中的应用。该研究强调了量子算法通过更有效地处理大数据集和探索更大的假设空间来显着提高机器学习任务性能的潜力。讨论的关键量子机器学习算法包括量子支持向量机 (QSVM)、量子主成分分析 (QPCA) 和量子神经网络 (QNN)，它们都利用量子力学来克服传统算法面临的计算障碍。量子近似优化算法 (QAOA) 也因其能够更有效地优化机器学习模型而受到关注。虽然量子机器学习 (QML) 的理论优势前景广阔，但这些技术的实际应用目前受到现有量子硬件的限制。这项研究通过研究 QML 在解决复杂数据处理挑战方面的潜在优势和未来影响，为新兴的 QML 领域做出了贡献。关键词：量子机器学习 (QML)、量子计算算法、量子支持向量机 (QSVM)、量子神经网络 (QNN)、量子近似优化算法 (QAOA)。1. 简介量子计算是计算领域的一种范式转变，它利用量子力学原理以传统计算机无法做到的方式处理信息。量子计算的核心是使用量子比特，它们可以存在于状态叠加中——不像传统比特那样只有 0 或 1。量子纠缠和叠加使量子计算机能够执行并行计算，与特定任务的传统算法相比，它有可能实现指数级的加速。关键算法，例如用于分解大数的 Shor 算法和用于数据库搜索的 Grover 算法，已经证明量子计算机可以比传统计算机更有效地解决某些问题 [1]。机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法来学习
加拿大-美国防务关系：为下届政府做准备
疫情凸显了韧性的必要性，拜登和特朗普一样认识到经济安全也是国家安全。他拥护产业政策、“美国制造”和战略产业的本土化，并通过立法（《通胀降低法案》（IRA）、《创造有益的半导体生产激励措施》（CHIPS）和《科学法案》）支持这些政策，这些立法也与气候目标保持一致。拜登加倍加强同盟关系：首先是与北大西洋公约组织（NATO）和北美防空司令部，然后是印度-太平洋地区，包括澳大利亚、英国和美国之间的三边安全伙伴关系（AUKUS）、四边安全对话（QSD）（通常称为 Quad），以及与韩国、日本和菲律宾的双边协议。对特朗普来说，同盟关系是美国血汗和财富的负担，他对北约第五条等承诺很谨慎。
JSP 815 国防安全管理系统 (SMS) 框架
d. 不是为军校学员、国防部管理的学校、托儿所等机构的年轻人编写的；这些机构必须维护自己的安全政策和治理，并且必须提供符合法定要求的基础设施和适当的安全工作系统。他们可以使用本章中的材料作为参考点，但在适当的情况下，他们各自的政策应进行调整，以满足年轻人的需求并遵守任何适用的教育部指导方针或立法。
20240509 JSP 815 - 国防安全管理系统框架 V1.2- FINAL-O
d. 本书不针对少年军、国防部管理的学校、托儿所等机构的年轻人；这些机构必须维护自己的安全政策和治理，并且必须提供符合法律规定的基础设施和适当的安全工作系统。他们可以使用本章中的材料作为参考点，但在适当的情况下，他们各自的政策应进行调整，以满足年轻人的需求并遵守教育部的任何适用指导方针或法律。
国防应用的增材制造 - 主题 II
• 点灯和祈福 • 导弹与战略系统 (DGMSS) 总干事 Shri U Raja Babu 致欢迎辞 • INAE 主席 Indranil Manna 教授致辞 • 主宾致辞 - DDR&D 秘书兼 DRDO 主席、政府国防部长 Samir V Kamat 博士致辞印度 • 主宾致辞 - Anil Kakodkar 博士，INAE 前主席；霍米巴巴国家学院院长； AEC 成员；拉吉夫·甘地政府科学技术委员会主席马哈拉施特拉邦；前 AEC 主席 • 贵宾 - NITI Aayog 成员 VK Saraswat 博士的主旨演讲 • 释放会议纪念品 • 主宾 - 尊敬的 Raksha Mantri Shri Rajnath Singh（受邀）的演讲 • DRDL 海得拉巴项目总监兼召集人 EC-2024 的 Jaiteerth R Joshi 博士致谢 1100 至 1130 小时。下午茶
欧洲防务基金 (EDF) 征集提案
为完成任务，下一代无人机系统 (UAS) 有望提供更高水平的自主性。当 GNSS 可用性受到挑战或丢失时，以及更普遍地在非许可环境中，无人机的有效部署需要具备群集和导航到目标位置的关键功能。需要使用各种类型的传感器（例如惯性、光学、红外、高光谱、雷达、激光雷达、声学等）和智能信息融合来提供应对这些技术和操作挑战所需的能力。这种智能导航有效载荷应可用于各种无人资产，包括群集编队，同时具有较低的 SWaP-C（尺寸、重量、功率和成本）。应以定量、客观和可比的方式衡量其性能。
2024-28 国防企业计划
© 澳大利亚联邦 2024 ISSN 2205–5282（在线）ISBN 978–1–925890–45。本出版物可在知识共享署名 4.0 澳大利亚许可下使用，但联邦徽章和国防部徽标、签名和另有说明的地方除外。完整的许可条款可在 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/au/legalcode 上找到。在知识共享署名 4.0 澳大利亚许可下使用国防部的材料要求您注明来源，但不得以任何方式暗示国防部认可您或您对作品的使用。国防部允许“按提供的方式”使用材料，前提是您未以任何方式修改或转换国防部材料，例如更改国防部文本。国防部倾向于以下署名：来源：澳大利亚国防部。材料：如果您修改或转换了国防部的材料，或以任何方式从国防部的材料中获取了新材料，则国防部将倾向于以下归属：基于澳大利亚政府国防部的数据。