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2040 年公共卫生：科技和人工智能如何重塑更广泛的公共卫生队伍
技术进步有可能提高公共卫生促进所有社区所有人健康的能力。来自社交媒体、网络搜索引擎和新闻媒体的广泛数据提供了有关健康社会决定因素的信息，比来自传统来源的数据更加细致入微，因此这些数据有助于确定与健康相关的结果的趋势和模式。（1）人工智能还可用于分析大量数据，如电子健康记录，以发现模式并预测疾病的可能性，从而提高健康干预的有效性和准确性，从而为公共卫生带来更好的结果。（2）这也可能意味着主要利益相关者和政策制定者将更加开放地接受人工智能在识别导致疾病的模式以及相应地采取适当干预措施方面所发挥的作用。（3）
人工智能与监管执法
I. 引言 在联邦政府中，人工智能 (AI) 已在各种行政流程和程序中扎根。在公众被人工智能的可能性和危险所吸引的同时，各机构已将该技术融入到广泛的机构职能中。2020 年，美国行政会议 (ACUS) 委托撰写的一份报告发现，64 个联邦机构中有 157 个使用人工智能的案例。1 仅仅两年后，美国政府问责局 (GAO) 的一项调查发现，超过 1,200 个当前和计划中的使用案例，其中 NASA 和商务部处于领先地位。2 ACUS 或 GAO 委托进行的研究可能仅呈现了人工智能在联邦政府中应用的部分情况。就人工智能对政府运作方式的长期影响而言，今天发生的事情可能也只是冰山一角。虽然人们欢迎以创新和进步的方式提供公共服务，但人工智能在监管执法中的广泛使用也会带来自然的权衡，包括违背公众信任、正当程序和专业知识等价值观——以及行政机构在美国宪法体系中地位的基础——以及基本的人性。3 需要对将人工智能纳入调查和执法活动的利弊进行仔细的机构分析。这些对话应该是公开的，应该超越主导当前评估模式的狭隘的、基于风险的分析，鼓励对机构的性质、机构通过日益依赖人工智能可能放弃什么以及对公众信任、合法性和公平性等关键价值观的整体影响进行长期思考。机构的考虑还应包括仔细和批判性地评估这些工具可能在哪些方面有效，而不是假设技术驱动的解决方案必然会改善运营。本文试图提供一个初步框架来评估人工智能在监管执法中的作用，并为考虑为此目的引入或扩大人工智能使用的机构提供建议。
空军部
1. 位置 2. 县区域状态 3. 命令返回 NLT 日期/时间 表 1 麦克迪尔空军基地 A 区 – 撤离 2359 年 9 月 28 日撤销 希尔斯伯勒 A 区 – 撤离 2359 年 9 月 28 日撤销 马纳提 A 区 – 撤离 2359 年 9 月 28 日撤销 皮内拉斯 A 区 – 撤离 2359 年 9 月 28 日撤销 赫尔南多 A/B/C 区撤离 2359 年 9 月 28 日撤销 3. 我正在终止对麦克迪尔空军基地和指定区域的美国大陆有限撤离令 (LEO)，并发布召回居住在表 1 中标识区域的人员的命令。LEO 上标识的所有其他区域位置的撤离命令（帕斯科、萨拉索塔、和 Citrus 县）的命令仍然有效。4. 在此命令居住在麦克迪尔空军基地的所有人员立即从安全港位置返回住所。在此命令居住在表 1 所列区域的所有人员从安全港位置返回住所，并且必须不迟于上述“命令返回”日期的 2359L（晚上 11:59，EDT）到达。所有可索取的旅行、住宿和每日津贴将在命令的返回日期/时间之后停止。请在旅行之前和旅行期间参考当地政府和道路状况。如果由于特殊情况而无法在命令的返回日期/时间之前安全返回，人员必须通过他们的指挥系统和第 6 ARW 参谋军法官向我申请对此命令的例外。基地财务部将通过指挥系统提供有关授权权利和旅行券处理的指导。5. 所有受影响的成员在进入麦克迪尔空军基地之前必须向他们的指挥系统报告以询问问题或寻求进一步的指示。
增强学习
这种全面的分析强调了增强学习的潜力（RL）通过检查其在各种学科中的技术和应用来改变智能决策系统。该研究对几种增强学习（RL）方法的优势和缺点进行了彻底的检查，例如Q学习，深Q-Networks（DQN），策略梯度方法和基于模型的RL。本文探讨了包括机器人技术，自主系统和医疗保健在内的多个领域中的RL应用程序，展示了其在处理复杂决策任务时的适应性。RL在医疗保健领域表现出了管理临床资源，识别慢性疾病和改善患者疗法的希望。机器人技术使用加固学习（RL）来创建自动导航和自适应运动技能。该研究强调了增强学习（RL）在管理高维状态空间，延迟奖励和无模型学习方面的优势，但它们还指出了某些缺点，包括样本效率低下和探索 - 开发折衷。本文强调了跨行业增强学习（RL）的灵活性和潜在影响，从而为从业者和学者提供了希望在智能系统中利用RL提供深刻信息的信息。在现实世界中，自适应决策的未来可能是由RL与其他AI方法的集成（例如深度学习和转移学习）的整合来塑造的，这可以进一步扩大其对越来越复杂的领域的适用性。关键字：加固学习，机器学习，人工智能，健康，机器人
马萨诸塞州德文斯预备役部队训练区
a. 为位于 Fort Devens 和新英格兰边界内的陆军现役部队、预备役部队、ROTC 和其他授权单位/活动（包括其他美国政府和民事活动、其他美国军事服务和外国军事支持）的指挥官和参谋提供一站式 TSC 服务（如 AR 350-52 所定义）。计划、指导和监督 TSC 的活动，以确保及时有效地响应受支持的单位/活动。TSC 将根据帐户持有人和其他活动的请求安排团体参观，以加强培训需求的沟通。
美国空军
杰西·E·兰茨中校杰西·E·兰茨中校是第 36 土木工程中队的指挥官，也是关岛安德森空军基地的基地土木工程师。第 36 土木工程中队由大约 450 名军人和文职人员组成，负责设施维护、维修、设计、施工、防火、爆炸物处理、住房、环境、不动产会计/管理和设施应急管理。该中队管理着 20,780 英亩土地和 2,600 个设施，超过 1,200 个住房单元，总工厂重置价值为 71 亿美元。兰茨中校于 2008 年加入空军，通过雪城大学的 AFROTC 计划获得任命。作为一名职业土木工程军官，他曾担任过中队级别的各种飞行领导职务，在多个参谋部任职，并曾在 ACC、AMC、AFMC、AETC、USAFE、AFCENT 和 SOCCENT 指挥部内担任过各种职务和五次部署。Lantz 中校最近被任命为五角大楼联合参谋部 J-4 概念部门负责人。教育经历 2008 年，纽约雪城大学，机械工程理学学士学位 2008 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，航空航天基础课程 2012 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，中队军官学校 2016 年，弗吉尼亚州美国军事大学，应急与灾害管理文学硕士学位 2018 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，空军指挥参谋学院（函授） 2024 年，阿拉巴马州麦克斯韦空军基地，空军战争学院（函授） 工作经历 1. 2008 年 7 月 - 2010 年 7 月：SABER 项目经理，第 355 土木工程中队，戴维斯-蒙森空军基地，亚利桑那州 *2009 年 10 月 - 2010 年 5 月部署：设施工程团队项目经理，FET 14，自由营，伊拉克AZ *部署时间：2011 年 1 月 - 2011 年 7 月：部队建设经理，第 577 远征土木工程中队，阿富汗尚克前进作战基地 3. 2011 年 8 月 - 2012 年 6 月：运营支持经理，第 436 土木工程中队，特拉华州多佛空军基地 4. 2012 年 6 月 - 2014 年 9 月：战备与应急管理飞行指挥官，第 436 土木工程中队，特拉华州多佛空军基地 *部署时间：2013 年 5 月 - 2013 年 12 月：战备与应急管理飞行指挥官，第 379 远征土木工程中队，卡塔尔乌代德空军基地
空军部 24.4 小...
In accordance with 15 USC 638(vv) (Section 4 of the SBIR and STTR Extension Act of 2022) and the Deputy Secretary of Defense Memorandum; Subject: Defense Small Business Innovation Research and Small Business Technology Transfer Due Diligence Program dated May 13, 2024, the DAF will review all proposals submitted in response to this BAA to assess security risks presented by small business concerns seeking a Federally funded award. The DAF will use information provided by the small business concern in response to the Disclosure of Foreign Affiliations or Relationships to Foreign Countries and the proposal to conduct a risk-based due diligence review on the cybersecurity practices, patent analysis, employee analysis, and foreign ownership of a small business concern, including the small business concern and employees of the small business concern to a foreign country, foreign person, foreign affiliation, or foreign entity. The DAF will also assess proposals utilizing open-source analysis and analytical tools, for the nondisclosures of the information set forth in 15 U.S.C. 638(g)(13). If DAF assesses that a small business concern has security risk(s), DAF will review the proposal, the evaluation, and the security risks and may choose to either 1) create a plan to mitigate the risk(s) or 2) DAF may decide not to select the proposal for award based upon a totality of the review.