XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemJADC2
NC3 弹性的新技术选择
美国的核三位一体正在经历多重现代化改造，但核指挥、控制和通信 (NC3) 系统仍保留着许多可追溯到冷战时期的元素。在 2014 年的一项研究中，SAB 发现当时计划对系统、辅助基础设施元素、其维持以及从网络角度维持任务保证的能力进行升级时存在不足。从那时起，许多技术已经发展起来，这些技术可能与更具弹性的 NC3 系统有关，包括数据管理、人工智能、信号处理的进步、视频会议、区块链和 gits 以及量子计算/计时/导航/加密。与此同时，联合全域指挥和控制 (JADC2) 和一系列先进战斗管理系统 (ABMS) 的努力正在确定可以增强 NC3 系统及其弹性的技术和架构。此外，太空通信系统正在激增，尤其是在低地球轨道和商业领域。虽然自上一次 SAB NC3 研究以来的七年里技术取得了进步，但 NC3 系统面临的威胁的多样性和复杂性也在不断提高，可能需要采用 DEVSECOPS 等新的采购方法来应对这些变化。国防部将受益于一项关于现代 NC3 相关技术、系统级方法、CONOPS 和支持性采购方法的研究，这些研究可以明确一种有效的 NC3 现代化方法，以支持美国的核威慑。宪章
一体化联合全域作战 (JADO) ...
综合联合全域作战 (JADO) 协作策略全频谱作战白皮书 演讲者：洛克希德马丁公司研究员马克·卡恩 联合全域作战项目经理肖恩·撒切尔 2020 年 6 月 执行摘要 联合全域作战 (JADO) 通过革命性的简便性同步主要武器系统和关键数据源，从而改变作战方式。JADO 使指挥官能够快速预测对手的下一步行动，并以新的精度水平扰乱和压倒他们。洛克希德·马丁公司正在推动这一变革，通过构建已准备好投入作战使用的支持 JADO 的系统。 革命性的简便性 下一代战场需要可互操作的解决方案，以加快在各种有争议的环境中联合和联盟的决策速度。洛克希德·马丁公司正在构建一个基础性的综合联合全域作战 (JADO) 架构，该架构使用高度竞争环境 (HCE) 中的可靠通信来实现联合全域指挥与控制 (JADC2) 以及情报、监视和侦察 (ISR)，该架构之前已在消声室中进行了演示。我们的 JADO 能力将提供物理和电磁相结合的通用作战图。它还将利用认知应用和人工智能 (AI) 来识别战争预备模式 (WARM) 发射、优化 ISR 传感器收集，并根据威胁自动更新飞机路线。
Adam J. Nucci 先生
Adam Nucci 先生于 2023 年 8 月 13 日成为陆军部总部政策、资源和分析主任兼首席财务官、首席信息官 (CIO)。作为主任兼首席财务官，Nucci 先生负责陆军指挥、控制、通信和计算机与信息技术 (C4/IT) 计划的规划、编程和预算的所有方面所需的愿景、方向和技术建议。Nucci 先生负责监督陆军的 IT 拨款，总额超过 190 亿美元，并推动 IT 管理和财务管理数据管理改革计划，包括每年执行 5 亿美元的企业许可证。他领导陆军 IT 政策、业务案例分析、实施、类别管理、审计准备和政策制定，以提供企业服务、国家安全系统、IT、网络空间活动、内部使用软件和业务系统的 IT 投资组合管理。Nucci 先生曾担任 HQDA G- 3/5/7 战略行动局副局长。他负责制定战略、政策和计划，为多域作战提供作战任务区数据驱动能力转型的集成、同步和优先排序。他还监督了陆军业务系统现代化的训练和准备任务、作战任务区的作战转型以及陆军在数据操作化、情报与作战集成和提供综合任务指挥能力方面的努力。他领导了能力组合和改革工作，以量化与 MDO 任务和整个陆军网络相关的资源，每年影响超过 110 亿美元。通过这些职责，他领导了一个拥有 150 名人员的组织，并影响了综合陆军计划、战略和资源，以实现信息优势，包括网络空间作战、电子战、信息作战，并为陆军根据陆军战役计划、陆军愿景和陆军实施国家和国防战略，实施联合全域指挥与控制 (JADC2) 铺平了道路。职业生涯年表：
人工智能 - 空军大学
参考文献 Arora, Gunjan, Jayadev Joshi, Rahul Shubhra Mandal, Nitisha Shrivastava, Richa Virmani 和 Tavpritesh Sethi。2021 年。“人工智能在 COVID-19 监测、诊断、药物发现和疫苗开发中的应用。”病原体 1-21。 Campbell, Charlie。2019 年。“整个系统都是为了压制我们而设计的。”中国监控国家对世界其他地区意味着什么。11 月 21 日。https://time.com/5735411/china-surveillance-privacy-issues/。 Carrara, Sandro。2021 年。“体尘：远远超出可穿戴和可植入传感器的范围。”IEEE SENSORS JOURNAL。 Cronk, Terri。2019 年。国防部公布其人工智能战略。 2 月 12 日。2021 年 11 月 30 日访问。https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/1755942/dod-unveils-its-artificial-intelligence-strategy/。政府问责局。2018 年。国家安全：联邦机构确定的美国面临的长期新兴威胁。12 月。https://www.gao.gov/assets/gao-19-204sp.pdf。希钦斯，特蕾莎。2020 年。老化的空军 IT 是 JADC2 进展的“最大挑战”。10 月 28 日。2021 年 11 月 30 日访问。https://breakingdefense.com/2020/10/aging-air-force-it-biggest-challenge-to-jadc2-progress/。卡纳安，迈克尔。2020 年。T-Minus AI。达拉斯：BenBella Books, Inc. Kelleher，John D. 2019。深度学习。剑桥：麻省理工学院出版社。麻省理工学院出版社。2019。为什么每个人都在谈论深度学习？2019 年 8 月。2021 年 11 月 30 日访问。https://medium.com/@mitpress/why-is-everyone-talking-about- deep-learning- aedc247aa00f#:~:text=Deep%20learning%20is%20the%20subfield,there%20are%20larg e%20datasets%20available。国家人工智能安全委员会。2021。最终报告。最终报告，华盛顿特区：美国国会。Regalado，Antonio。2016。美国最高情报官员称基因编辑是大规模杀伤性武器的威胁。 2 月 9 日。2021 年 11 月 30 日访问。https://www.technologyreview.com/2016/02/09/71575/top-us-intelligence-official-calls-gene-editing-a-wmd-threat/。Shaik, Malik、Naseema Shaik 和 Wali Ullah。2016 年。“无线传感器网络：智能尘埃。”国际工程与技术研究杂志 910-913。