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日期：2024 年 10 月 19 日 收件人：UNT 丹顿分校、UNTHSC、UNT 达拉斯分校和 UNT 系统设计和设施工作人员 发件人：Pat L. Dunlap，UNT 系统消防局长/FPE
日期：2024 年 10 月 19 日 收件人：UNT 丹顿分校、UNTHSC、UNT 达拉斯分校和 UNT 系统设计和设施工作人员 发件人：Pat L. Dunlap，UNT 系统消防局长/FPE/AHJ 主题：UNT 系统设计和施工规范 对于所有在国有和国有控制财产上建造的建筑项目（包括在国有和国有控制财产上建造的私有建筑）、州政府机构租赁的建筑和租赁空间，应使用国家消防协会 (NFPA) 101 生命安全规范和 NFPA 1 消防规范的采用版本作为主要建筑设计规范。如果 NFPA 101 或 NFPA 1 未涉及所考虑的具体设计/施工，则应使用适用于设计/施工专业的国际规范会议 (ICC) 规范的采用版本。
人工智能作为战斗力倍增器：利用人工智能减轻陆军参谋人员负担
人工智能已经成为一个统称，指任何复制人类任务的机器行为，但要真正评估人工智能在战场或社会中的影响，必须更加具体。人工智能有两种子类型，即机器学习和深度学习。机器学习是指计算机在不被告知的情况下通过处理数据进行学习和改进，并使用统计数据进行概率分析，在某些情况下进行预测。1 深度学习是机器学习的一个子领域，它允许处理大量数据以找到人类可能无法检测到的关系和模式。2 虽然深度学习由于其复杂性而难以扩展，但机器学习在陆军系统中已经很常见。其中一个系统包括相控阵跟踪雷达拦截目标 (PATRIOT)，它使用复杂的计算机和算法网络来跟踪来袭物体，将其分类为威胁或友军，并发射地对空导弹。3 陆军目前还在投资其他人工智能工具，如 Project Maven，“这是一种可以快速、有用地处理无人机镜头的工具。”4
国防部指令 1315.09，“将官/将官个人参谋人员中士兵助手的使用”，2023 年 11 月 17 日
将领/军官个人参谋中使用入伍助手 发起部门：国防部人事和战备副部长办公室 生效日期：2023 年 11 月 17 日 可发布性：已获准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。重新发布和取消：国防部指令 1315.09“在将官和将官（G/FO）的私人参谋部中使用士兵助手（EA）”，2015 年 3 月 6 日，经修订 取消：国防部人事和战备副部长办公室备忘录“士兵助手授权”，2017 年 7 月 10 日 批准人：国防部人事和战备代理副部长 Ashish S. Vazarani 目的：根据国防部指令 5124.02 中的授权以及美国法典第 10 篇第 981、7239、8779 和 9239 节的规定，本指令制定政策、分配职责并规定在将官/将官（GO/FO）的私人参谋部中使用士兵助手（EA）的程序。