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论证书 - 空军财务管理
非机密 空军部 2016 财年总统预算 附件 R-1 2016 财年总统预算 总义务授权 2015 年 1 月 28 日（单位：千美元） 拨款：3600F 研究、开发、测试和评估、空军计划 S 线要素 2014 财年 2015 财年 2015 财年 2015 财年 2016 财年 2016 财年 e 编号 项目 法案（基础和 OCO） 基础 颁布 OCO 颁布 总计 颁布 基础 OCO 总计 c -- ------ ---- --- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- - 1 0601102F 国防研究科学 01 364,195 389,979 389,979 329,721 329,721 U 2 0601103F 大学研究计划 01 133,798 147,079 147,079 141,754 141,754 U 3 0601108F 高能激光研究 01 12,837 13,950 13,950 13,778 13,778 U 计划 ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 基础研究 510,830 551,008 551,008 485,253 485,253 4 0602102F 材料 02 118,951 110,680 110,680 125,234 125,234 U 5 0602201F 航空航天飞行器技术 02 117,724 105,673 105,673 123,438 123,438 U 6 0602202F 人类效能应用研究 02 101,157 96,894 96,894 100,530 100,530 U 7 0602203F 航空航天推进系统 02 193,204 172,550 172,550 182,326 182,326 U 8 0602204F 航空航天传感器 02 125,989 118,321 118,321 147,291 147,291 U 9 0602601F 空间技术 02 100,066 98,229 98,229 116,122 116,122 U 10 0602602F 常规弹药 02 80,804 87,387 87,387 99,851 99,851 U 11 0602605F 定向能技术 02 110,725 125,866 125,866 115,604 115,604 U 12 0602788F 主导信息科学与 02 136,885 147,749 147,749 164,909 164,909 U 方法 13 0602890F 高能激光研究 02 38,853 37,441 37,441 42,037 42,037 U ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ---------- 应用研究 1,124,358 1,100,790 1,100,790 1,217,342 1,217,342 14 0603112F 武器先进材料 03 53,593 40,177 40,177 37,665 37,665 U 系统 15 0603199F 维持科学与技术 03 12,380 15,800 15,800 18,378 18,378 U (S&T) 16 0603203F 先进航空航天传感器 03 31,968 34,334 34,334 42,183 42,183 U 17 0603211F 航空航天技术开发/演示 03 75,029 91,037 91,037 100,733 100,733 U R-1C1：2016 财年总统预算（PB 立场的已发布版本），截至 2015 年 1 月 28 日 07:27:29 第 F-2 页 非机密 第 3b 卷 - vi
Xtechlive竞赛公告
美国陆军邀请有兴趣的实体参加美国陆军XTECHLIVE PITCH竞赛，该比赛是为合格的中小型企业设计的，从2025年1月7日至9日，在北卡罗来纳州拉斯维加斯参加CES 2025。选定的参与者将有机会将新颖的技术解决方案推向美国陆军和国防部（DOD）主题专家（SME）的现场小组，并争夺奖金。美国陆军助理秘书收购，物流和技术（ASA（ALT））认识到，美国陆军必须通过通过会议上的实时推销竞赛等创新平台吸引新受众，从而增强与行业的交流。该计划的目的是：（1）了解可能使美国国防部受益的“世界一流”技术的范围； （2）将非传统创新者的部门整合到美国国防部科学技术（S＆T）生态系统中； （3）提供专业知识和反馈，以加速美国国防部感兴趣的技术。比赛将向选定的参与者授予最高100,000美元的现金奖励。美国陆军XTECH计划将在CES 2025期间的XTECH计划展位举行三（3）天的时间内最多30个音调演讲。演讲将以先到先得的基础进行，并在注册表格中提供信息。注册将在展位上进行现场进行。有关其他详细信息，请参阅第四节。将在CES 2025的Eureka Park创业舞台上直播10名获奖者，每个奖项将获得10,000美元的现金奖励。除了非债券现金奖品外，参与者还可能有机会与参加CES 2025的美国陆军和国防部专家互动，并收到有关其创新的宝贵反馈。本通知中所述的努力是根据《美国法典》第10章的当局所做的。§4025授予现金奖励，如本公告中所述。 该计划的权限根据《 U.SC. §4025，Xtechlive宣传竞赛可能会引起另一个美国陆军，国防部或美国政府（USG）组织的兴趣，以在该计划之外获得资金机会（例如，根据广泛的机构公告提交提案）。 感兴趣的组织可以联系参与者，以提供其他信息或要求单独征集的要求请求提案。 可以邀请奖杯的获奖者提交一项单独的建议，以根据美国陆军的需求进一步开发其拟议的技术解决方案。 陆军可以使用他们选择的合同机制，并将相应地通知参与者。 美国陆军XECH计划利用在线评估和反馈工具，有效评估来接受应用程序并简化评估和反馈过程。 XTECH将在可以通过该工具访问的实时音调后向参与者提供反馈报告。 提供本报告的目的是通过提供有关该技术的最佳应用，对陆军使用的产品改进的建议，并推荐下一步的开发措施，从而有助于加速该技术向陆军最终用户的过渡。§4025授予现金奖励，如本公告中所述。该计划的权限根据《 U.SC.§4025，Xtechlive宣传竞赛可能会引起另一个美国陆军，国防部或美国政府（USG）组织的兴趣，以在该计划之外获得资金机会（例如，根据广泛的机构公告提交提案）。感兴趣的组织可以联系参与者，以提供其他信息或要求单独征集的要求请求提案。可以邀请奖杯的获奖者提交一项单独的建议，以根据美国陆军的需求进一步开发其拟议的技术解决方案。 陆军可以使用他们选择的合同机制，并将相应地通知参与者。 美国陆军XECH计划利用在线评估和反馈工具，有效评估来接受应用程序并简化评估和反馈过程。 XTECH将在可以通过该工具访问的实时音调后向参与者提供反馈报告。 提供本报告的目的是通过提供有关该技术的最佳应用，对陆军使用的产品改进的建议，并推荐下一步的开发措施，从而有助于加速该技术向陆军最终用户的过渡。可以邀请奖杯的获奖者提交一项单独的建议，以根据美国陆军的需求进一步开发其拟议的技术解决方案。陆军可以使用他们选择的合同机制，并将相应地通知参与者。美国陆军XECH计划利用在线评估和反馈工具，有效评估来接受应用程序并简化评估和反馈过程。XTECH将在可以通过该工具访问的实时音调后向参与者提供反馈报告。提供本报告的目的是通过提供有关该技术的最佳应用，对陆军使用的产品改进的建议，并推荐下一步的开发措施，从而有助于加速该技术向陆军最终用户的过渡。但是，政府可能不会回答有关此反馈的问题或询问。
afman11-2eav3_afgm2024-01 - 空军
附件 1 AFMAN 11-2EAV3 变更 1.5.2. 已更改。豁免权限。本出版物中，豁免联队/单位级别要求的权限以合规声明后的等级（“T-0、T-1、T-2、T-3”）编号标识。有关与等级编号相关的权限的描述，请参阅 DAFMAN 90-161。通过指挥系统向相应的等级豁免审批机构提交豁免请求，或者，向 OPR 提交非等级合规项目的豁免请求。 1.5.2.1. 已更改。对于 AMC 或 AMC 获得的飞行操作，等级 1 和 2 豁免权限委托给 AMC A3/10。 1.5.2.5. 已添加。机组人员职责受 AFMAN 11-2EAV2《行政空运机组人员评估标准》的约束，不分等级。未达到标准被视为违反飞行纪律，可能导致降级、失去认证或失去资格，如 AFMAN 11-202V2《机组人员标准化和评估计划》所述。1.5.3。已更改。豁免审批流程。对于 3 级及以下，单位将建立本地程序。（T-2）2 级及以上豁免申请将在 DAF 表格 679《空军出版物合规项目豁免申请/批准》上通过 MAJCOM Stan/Eval 提出。（T-1）AMC A3/10 任务执行权下的 CVAM 任务将使用以下程序：（T-2）1.5.3.2.5。添加。根据 DAFI 90-160，必须在批准后 30 天内将所有批准的豁免副本发送给 AMC/A3V。（T-1）2.3。已更改。执行权。OSA/EA 资产通常在其 MAJCOM 的正常指挥和控制结构之外运行，通常由支持任务的特定联队指挥和控制。美国本土的 OSA/EA 资产未分配给 USTRANSCOM，而是在全球部队管理分配计划 (GFMAP) 中指定为服务保留，这意味着 SECAF 通过各自的 MAJCOM（AMC、AFRC 或 ANG）保留对飞行单位联队指挥官的指挥权。地理 CCDR（即 COMEUCOM 和 COMPACOM）保留其分配资产的战斗指挥权（指挥权）（COCOM），并将 OPCON 委托给各自的服务组件指挥部（即 USAFE-AFAFRICA 和 PACAF）。对于这些单位，执行权通常由支持任务的 AMD 持有。在所有情况下，PIC 执行正常通信渠道之外的任务（使用最后已知的任务命令或最佳行动方案）。2.3.1。已更改。AMC。 AMC A3/10 代表 AMC/CC 对 RegAF 作战单位执行作战控制 (OPCON)。通常情况下，拥有 C2 分配资源的联队指挥官拥有 CVAM 指挥任务的任务执行权。单位 C2 工作人员是联队内负责 CVAM 任务分配的单一联络点 (POC)。单位当前行动或中队行动中心 (SOC) 为联队指挥官提供支持，以确保任务按计划进行规划和执行。在任务规划阶段，单位 C2 工作人员充当 PIC 和 CVAM 之间的联络人。在执行阶段，任务变更请求（包括行程城市对、日期或主要 DV 的变更）由机上联络人传递给 PIC，PIC 评估对机组人员的影响（例如机组人员休息、机组人员值班日、天气、机场适用性等）。PIC 将请求转发给单位 C2，然后转发给 CVAM 进行批准。PIC 确保机上联络人知道任务变更的最终批准来自 CVAM。
月经周期中的食物偏好
背景：由于饮食行为随月经周期而变化，并且体重随更年期过渡而变化，因此卵巢激素似乎参与调节饮食行为。然而，由于与营养流行病学相关的方法问题，观察结果相互矛盾且难以比较。为了更好地了解卵巢类固醇激素与饮食行为之间的关系，我们的研究评估了女性在月经周期不同时间点对视觉食物线索的反应与其特定的血清雌激素/孕酮水平，以及女性在生育治疗中雌激素发生强烈变化的情况下的反应。方法：我们收集了 129 名女性的数据，其中 44 名在苏黎世大学医院生殖内分泌科接受了体外受精 (IVF)。苏黎世大学医院 (n = 37) 和汉诺威医学院 (n = 48) 共招募了 85 名具有自然周期的女性。我们的观察性研究在整个自然周期中使用了 4 个不同的测量时间点，并在生育治疗期间对雌二醇水平超生理的女性使用了 2 个测量时间点。然后，我们在第二个周期测试了结果的重复性。在这些预先定义的时间点，向女性展示了 11 类食物的图片，每类 4 种，并采集了血样以测量激素水平。调查时记录的食物偏好以视觉模拟量表（0 – 100）表示。结果：在控制多重检验后，我们没有发现女性血清激素水平与视觉呈现的食物评分之间存在任何统计学上的显著关联（所有 p > 0.005）。水果、蔬菜和碳水化合物的评分在第一个月经周期中呈显著的线性下降（p < 0.01），而在第二个周期中并没有出现这种下降（p > 0.05）。相比之下，甜食的评分在两个周期中均呈显著的线性下降趋势（p 值均 < 0.01），第一和第二周期月经期的平均评分分别为 54.2 和 48.8，而第一和第二周期经前期的平均评分分别为 47.7 和 43.4。在生育治疗期间，没有食物评分出现显著变化（p 值均 > 0.05）。无论是在整个月经周期还是在生育治疗期间，情绪（例如消极和积极情绪）都不会影响视觉食物线索的评分。结论：血清雌二醇和孕酮水平与女性的食物评分无关，即使雌二醇水平高于自然月经周期的生理水平。由于除甜食外，第一个周期的食物评分的显著变化不会在第二个月经周期中重现，基于单周期动物或人体研究的文献中的重要发现必须谨慎解读。
用于贝叶斯认识论证据评估的人工智能方法
1.Rajkomar A、Oren E、Chen K 等人。利用电子健康记录进行可扩展且准确的深度学习。npj 数字医学。2018；1(1):1 – 10。https://doi.org/10.1038/s41746-018-0029-1。2.Paydar S、Pourahmad S、Azad M 等人。利用人工神经网络建立甲状腺结节恶性风险预测模型。《中东癌症杂志》。2016；7(1):47-52。3.Amato F、López A、Peña-Méndez EM、Va ň hara P、Hampl A、Havel J.医学诊断中的人工神经网络。J Appl Biomed。2013； 11(2):47-58。 https://doi.org/10.2478/v10136-012-0031-x。4.莫赫塔尔 AM.未来医院：业务架构视图。马来医学科学杂志。2017；24(5):1-6。 https://doi.org/10.21315/mjms2017.24.5.1。5.Liu X、Faes L、Kale AU 等人。深度学习与医疗保健专业人员在医学影像检测疾病方面的表现比较：系统评价和荟萃分析。柳叶刀数字健康。2019；1(6):e271-e297。https://doi.org/10.1016/s2589-7500 (19)30123-2。6.Nagendran M、Chen Y、Lovejoy CA 等人。人工智能与临床医生：深度学习研究的设计、报告标准和主张的系统回顾。英国医学杂志。2020；368：m689。https://doi.org/10.1136/bmj.m689。7.Panch T、Pearson-Stuttard J、Greaves F、Atun R. 人工智能：公共健康的机遇和风险。柳叶刀数字健康。2019；1 (1):e13-e14。https://doi.org/10.1016/s2589-7500(19)30002-0。8.Landes J、Osimani B、Poellinger R. 药理学中的因果推理的认识论。欧洲哲学杂志。2018；8(1):3-49。 https://doi.org/10。1007/s13194-017-0169-1。9.Abdin AY、Auker-Howlett D、Landes J、Mulla G、Jacob J、Osimani B.审查机械证据评估者 E-synthesis 和 EBM +：阿莫西林和药物反应伴有嗜酸性粒细胞增多和全身症状 (DRESS) 的案例研究。当前药学设计。2019；25（16）：1866-1880。https://doi.org/10.2174/1381612825666190628160603。10.De Pretis F，Osimani B.药物警戒计算方法的新见解：E-synthesis，一种用于因果评估的贝叶斯框架。国际环境研究公共卫生杂志。11.2019;16(12):1 – 19。https://doi.org/10.3390/ijerph16122221。De Pretis F、Landes J、Osimani B。E-synthesis：药物监测中因果关系评估的贝叶斯框架。Front Pharmacol 。2019；10：1-20。https://doi.org/10.3389/fphar.2019.01317。12。De Pretis F、Peden W、Landes J、Osimani B。药物警戒作为个性化证据。收录于：Beneduce C、Bertolaso M 编辑。个性化医疗正在形成。从生物学到医疗保健的哲学视角。瑞士 Cham：Springer；2021:19 即将出版。13.那不勒斯 RE。学习贝叶斯网络。Prentice Hall 人工智能系列。新泽西州 Upper Saddle River：Pearson Prentice Hall；2004 年。14.Hill AB。环境与疾病：关联还是因果关系？J R Soc Med。2015;108(1):32-37。本文首次发表于 JRSM 第 58 卷第 5 期，1965 年 5 月。https://doi.org/10.1177/ 0141076814562718。15.Mercuri M、Baigrie B、Upshur RE。从证据到建议：GRADE 能帮我们实现目标吗？J Eval Clin Pract 。2018;24(5):1232- 1239。https://doi.org/10.1111/jep.12857。
未来电影摄影中的自动摄像机控制和人工智能
摘要 自动构建一个完整的 .完整的文档 .教育性 .国家文件 .来自分散的 .图像和知识的碎片 .知识是一个重要的 .不可分解的 .挑战 .证据 .这些信息 .在注释中提供 .供 .材料，生产 .顺序问题。结构、构造。构造和动画。图像的配对序列。图像和产品。计算数。自然语言。描述。对应于这些图像的描述。多个。三重构造。雨，每个。ch 个体。个人不同。icult 任务。本文描述。是一个应用程序。tac 的 roach 。kling 这些专业人士。问题。呃，一把梳子。修辞的表达。rical结构。ctu 。res 与 narra 。tive 和 fil 。将理论转化为产品。ce mo .vie-li 。ke v 。isual ani 。来自 的信息。静态图像。与自然语言处理。语言生成。生成技术。需要。编辑以提供。生产技术。描述。的描述。正在设置的单词。在动画中。信息。使用来自 N.L.G 的修辞结构。tegrate sep [ arate compon 。ents。deo cre 。ation 和 s 。脚本生成器。化。我们福。进一步描述一个imple。心理状态，名为 GLA.MOUR，即 pr 。引出实际的，笑。rt 视频文档。ntaries，焦点。在小节上唱歌。真实的她。itage 做。主要，并且 .已经过评估 .由专业 .专业电影制作 .制作者。关键词： 自动 .自动电影制作 .摄影； 自然 .语言基因 .配给； 多媒体 .媒体呈现 .entations。1 简介 随着互联网以惊人的速度扩展，计算机变得越来越普及。这些规则在整个过程中作为串行状态机实时执行。人工智能用于增强多方之间的沟通和协作。虚拟参与者已经发展成为能够在三维 (3-D) 现实中与人互动的人工智能 (AI)。这种新颖的交流方式有许多缺点，包括参与者无法看到或听到彼此的交流。某些个体难以掌握和保护三维世界，难以找到其他虚拟参与者进行交谈，也难以以所有人都能看到彼此的方式组织表示。事实上，一个多世纪以来，这两个物种一直受到相同挑战的困扰，eXit 已经发展出一套规范和惯例体系，允许通过行动进行最低限度的概念和实际交流。这些光学协议已经广泛传播，仅对有限数量的个体很重要。例如，本文探讨了人工智能和虚拟世界如何帮助三维空间通信。机器国家小伙子可以控制相机的设置并自动在它们之间切换。此外，他或她可能会聘请专业经理。演员配置尽可能最好的镜头。面对自动胶片老化现象尽管存在非官方的规定解释，但在现实世界的电影制作行业中，没有“困难”之类的东西。电影制作人在许多作品中都有提及，但并没有以明确提及的方式提及他们。此外，大多数导演都是根据预先商定的剧本进行操作的，因此有可能这样做。不成比例的原始拍摄被用作循环。用于后期操作。最后，我们是自动相机。任何时候，都必须保持实时控制。这意味着现场直播的体育赛事遇到问题的概率较低。无论我们把它放在哪里，它都不存在。了解未来，但不要指望很快就能得到解放。在这张海报上，我们可以清楚地看到实时摄像机的印记。虚拟场，或自主电影控制 (VcC)。基本电影模型有许多不同的区域。从默认的“参与者”中，可以在任何可能预期未来活动的情况下使用特定的 VOC。它可以与硬截图或天花板安装的摄像机结合使用，以产生更具沉浸感的交互式图像。