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在战术边缘激发数据驱动的行动
ELLEN M. PAWLIKOWSKI，NAE，1 独立顾问，主席 KEVIN G. BOWCUTT，NAE，波音公司 TED F. BOWLDS，IAI 北美公司 CLAUDE CANIZARES，NAS，2 麻省理工学院 MARK F. COSTELLO，佐治亚理工学院 WESLEY L. HARRIS，NAE，麻省理工学院 JAMES E. HUBBARD，JR.，NAE，德克萨斯 A&M 大学 LESTER L. LYLES，NAE，美国空军（退役） WENDY M. MASIELLO，Wendy Mas Consulting，LLC LESLIE A. MOMODA，HRL Laboratories，LLC OZDEN OCHOA，德克萨斯 A&M 大学 F. WHITTEN PETERS，Williams and Connolly，LLP HENDRICK RUCK，Edaptive Computing，Inc. JULIE J.C.H.RYAN，Wyndrose 技术组 MICHAEL SCHNEIDER，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 GRANT STOKES，NAE，麻省理工学院 MICHAEL YARYMOVYCH，NAE，萨拉索塔空间协会
激发战术优势的数据驱动运营
ELLEN M. PAWLIKOWSKI，NAE，1 独立顾问，主席 KEVIN G. BOWCUTT，NAE，波音公司 TED F. BOWLDS，IAI 北美分公司 CLAUDE CANIZARES，NAS，2 麻省理工学院 MARK F. COSTELLO，佐治亚理工学院 WESLEY L. HARRIS，NAE，麻省理工学院 JAMES E. HUBBARD，JR.，NAE，德克萨斯 A&M 大学 LESTER L. LYLES，NAE，美国空军（退役） WENDY M. MASIELLO，Wendy Mas Consulting，LLC LESLIE A. MOMODA，HRL Laboratories，LLC OZDEN OCHOA，德克萨斯 A&M 大学 F. WHITTEN PETERS，Williams and Connolly，LLP HENDRICK RUCK，Edaptive Computing，Inc. JULIE JCH RYAN，Wyndrose 技术集团 MICHAEL SCHNEIDER，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 GRANT STOKES，美国国家工程院，麻省理工学院 MICHAEL YARYMOVYCH，美国国家工程院，萨拉索塔太空协会
激发战术优势的数据驱动运营
ELLEN M. PAWLIKOWSKI，NAE，1 独立顾问，主席 KEVIN G. BOWCUTT，NAE，波音公司 TED F. BOWLDS，IAI 北美分公司 CLAUDE CANIZARES，NAS，2 麻省理工学院 MARK F. COSTELLO，佐治亚理工学院 WESLEY L. HARRIS，NAE，麻省理工学院 JAMES E. HUBBARD，JR.，NAE，德克萨斯 A&M 大学 LESTER L. LYLES，NAE，美国空军（退役） WENDY M. MASIELLO，Wendy Mas Consulting，LLC LESLIE A. MOMODA，HRL Laboratories，LLC OZDEN OCHOA，德克萨斯 A&M 大学 F. WHITTEN PETERS，Williams and Connolly，LLP HENDRICK RUCK，Edaptive Computing，Inc. JULIE JCH RYAN，Wyndrose 技术集团 MICHAEL SCHNEIDER，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 GRANT STOKES，美国国家工程院，麻省理工学院 MICHAEL YARYMOVYCH，美国国家工程院，萨拉索塔太空协会
激发战术优势的数据驱动运营
ELLEN M. PAWLIKOWSKI，NAE，1 独立顾问，主席 KEVIN G. BOWCUTT，NAE，波音公司 TED F. BOWLDS，IAI 北美分公司 CLAUDE CANIZARES，NAS，2 麻省理工学院 MARK F. COSTELLO，佐治亚理工学院 WESLEY L. HARRIS，NAE，麻省理工学院 JAMES E. HUBBARD，JR.，NAE，德克萨斯 A&M 大学 LESTER L. LYLES，NAE，美国空军（退役） WENDY M. MASIELLO，Wendy Mas Consulting，LLC LESLIE A. MOMODA，HRL Laboratories，LLC OZDEN OCHOA，德克萨斯 A&M 大学 F. WHITTEN PETERS，Williams and Connolly，LLP HENDRICK RUCK，Edaptive Computing，Inc. JULIE JCH RYAN，Wyndrose 技术集团 MICHAEL SCHNEIDER，劳伦斯利弗莫尔国家实验室 GRANT STOKES，美国国家工程院，麻省理工学院 MICHAEL YARYMOVYCH，美国国家工程院，萨拉索塔太空协会
量子计算机和数据库之间的协同作用
有多个不同的计算范例，是基于CPU的常规计算。如今，最令人兴奋的计算范式是量子范围。它基于量子力学[1]，尽管现代量子计算软件[2，3]几乎不知道量子物理学。量子计算机的硬件不同。最常见的硬件实现是超级传导（IBM，Google，Rigetti），光子（Xanadu），被困的离子（Ionq，Honeywell），Adiabatic（D-Wave）和Silicon Spin Qubits（Intel，HRL）。Amazon Braket，IBM Quantum，Xanadu和D-Wave Leap提供了对云中Quantum计算机和模拟器的访问。各种各样的硬件类型表明，这些类型尚未成为标准品，而Quantum硬件公司之间的竞争仍在进行中。未来将显示哪种量子计算硬件类型将成为主导。量子计算机不会接管经典的计算。相反，它们将是计算单元，例如GPU处理器或超级计算机，以及经典的计算机和数据库。我们可以向他们发送特定且计算复杂的问题。因此，混合方法将是实用量子计算的最现实选择。
基于深层学习的联合缓存和合作MEC
摘要 - 新应用程序的出现导致对移动边缘计算（MEC）的需求很高，这是一个有希望的范式，在网络边缘部署了类似云的架构，以向移动用户（MUS）提供计算和存储服务。由于MEC服务器与远程云相比的资源有限，因此在MEC系统中优化资源分配并平衡合作MEC服务器之间的负载至关重要。MEC服务器的不同类型计算服务（CSS）的缓存应用数据也可能是高度好处的。在本文中，我们调查了合作MEC系统中层次结构缓存和资源分配的问题，该系统被称为有限的Horizon成本成本最小化Markov决策过程（MDP）。为了处理大型状态和动作空间，我们将问题分解为两个耦合的子问题，并开发了基于分层的增强学习（HRL）基于基于的解决方案。下层使用深Q网络（DQN）来获取流量决策的服务缓存和工作量，而上层则利用DQN来获得合作MEC服务器之间的负载平衡决策。我们提出的方案的可行性和有效性通过我们的评估结果验证。
迈克尔·H·巴特尔
2020 至今 加州大学伯克利分校伯克利新兴技术研究 (BETR) 中心执行主任 2020 至今 犹他大学材料/物理化学研究教授 2018 至今 犹他大学 MUSE 能源前沿研究中心副主任 2015 2022 加州大学伯克利分校节能电子科学中心 (E3S) 执行主任 2015 2020 犹他大学物理化学研究副教授 2014 2021 Scripta Materialia 副主编； Acta Materialia, Inc. 2013 2014 德国慕尼黑工业大学 (TUM) 客座教授 2012 2015 犹他大学材料/物理化学副教授 (终身教授) 2012 2015 犹他大学物理学与天文学兼职副教授 2012 Navillum Nanotechnologies, LLC 科学联合创始人 2012 HRL Laboratories, LLC 建筑材料、传感器和材料实验室研究员 2005 2012 犹他大学化学系助理教授 2004 2005 加州纳米系统研究所博士后研究员，Evelyn Hu 教授和 David Awschalom 教授 2002 2004 加州大学圣巴巴拉分校化学系 Max-Kade 博士后研究员，Galen Stucky 教授
通过AI和战场数字双胞胎增强军事行动：整合贝叶斯优化，遗传算法和强化学习
本文提出了一种使用先进技术（例如贝叶斯优化（BO），遗传算法（GA）和加固学习（RL）等先进技术来优化军事行动的综合方法。该研究重点关注三个关键领域：防御行动中的单位处置，消防支持计划和下属单位的任务计划。对于单位处置，BO用于优化基于战场指标的营的位置，汤普森采样采集功能和周期内核可实现卓越的结果。在消防支持计划中，GA用于最大程度地减少威胁水平和发射时间，以有限的资源下解决资源受限的项目调度问题（RCPSP）。最后，开发了用于任务计划的RL模型，结合了多代理增强学习（MARL），图形注意网络（GAT）和分层增强学习（HRL）。RL模型通过模拟战场场景来展示其在产生战术操作方面的有效性。这种方法使军事决策者能够增强复杂环境中运营的适应性和效率。结果强调了这些优化技术支持军事指挥和控制系统在实现战术优势方面的潜力。
明尼苏达州的PFAS蓝图
5:3 FTCA 5:3 Fluorotelomer carboxylic acid AFFF Aqueous film-forming foams ARARs Applicable or relevant and appropriate requirements ARAM Alternative Risk Assessment Methodology ATP Aquatic Toxicity Profile C&D Construction and demolition CAA Clean Air Act CAPs Criteria Air Pollutants CDC Centers for Disease Control and Prevention CEC Contaminant of emerging concern CEH Center for Environmental Health CERCLA Comprehensive Environmental Response, Compensation, and Liability Act CLP Closed Landfill Program CWA Clean Water Act CWS Community water system DNR Department of Natural Resources DoD Department of Defense DWRF Drinking Water Revolving Fund ECCC Environment and Climate Change Canada ECOTOX ECOTOXicology knowledgebase EFSA European Food Safety Authority EPA US Environmental Protection Agency F3 Fluorine-free firefighting foam FCMP Fish Contaminant Monitoring Program FDA Food and Drug Administration FOSA Perfluorooctane sulfonamide FTOH Fluorotelomer alcohol GAC Granular activated carbon HAP Hazardous air pollutant HBV Health Based Value HHRAP Human Health Risk Assessment Protocol HRL Health Risk Limit ITRC Interstate Technology and Regulatory Council LCCMR Legislative-Citizen Commission on Minnesota Resources LSTS Large Subsurface Treatment Systems MACT Maximum achievable control technology MCL Maximum明尼苏达州MDH明尼苏达州MDH卫生部Merla Merla Merla Merla环境响应和责任法MNERAP明尼苏达州MNERAP明尼苏达州卫生局卫生环境实验室实验室认证计划MPCA Minnesota Collution Contrution Control Agency MPG MULTI-PORPOSE GRANT
TRAC 计划愿景和框架
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