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敏捷战斗就业 - 空军学说
为了实现任务式指挥及其规则，美国空军领导人必须将其作战视角拓展到执行空中任务命令之外。通过清晰地传达指挥官的意图，空军人员必须详细了解作战区域以及高级指挥官如何设想赢得战斗。必要的细节包括：敌情、友情、联合部队和空军部队的作战重点、作战的阶段和顺序、后勤和保障重点、授权和总体风险管理。这些细节包含在任务式命令 (MTO) 中，以标准的 5 段作战命令 (OPORD) 开头，以提供指挥官意图的快照。OPORD 传达了作战的目的、期望的最终状态、实施作战的方法以及可用于执行的资源。有了这种共同理解，下属领导者即使与上级失去联系，也可以做出符合指挥官意图的有效决策。如果正确实施，指挥官的意图应该能够协调下属部队的努力，并使战斗能够继续统一目标，直到收到更新的信息。
科学时报
SCI-343 RTG 实现联合、协作自主 (23 年 12 月 4-8 日) SCI-343 研究任务组最近结束了最后一次会议，重点是开发一种通信协议，以促进来自不同国家的自主节点之间的协作，特别是在通信能力有限的环境中。在 SCI-288 RTG（通信受限环境中的自主）奠定的基础的基础上，该小组花了三年时间完善和测试协作自主任务层 (CATL)。通过年度 REPMUS 等演习，他们验证了 CATL 在跨平台共享任务和态势感知方面的有效性，即使在严重受限的声音通信环境中也是如此。该团队正在总结其研究结果，以编写一份全面的技术报告。本报告旨在与更广泛的北约社区分享见解和进步，特别关注将 CATL 整合到 STANAG 4817 中。这种整合将在制定新的北约标准以无缝指挥和控制海上无人系统方面发挥关键作用。联合主席：Thomas Furfaro（CMRE）和 Andrew Bouchard（美国）。
实现生存链自动化并彻底改变战斗伤亡护理 未来战场上的人机技术协同
护理人员执行操作（状态和操作与可用资源和护理环境紧密相关）？临床医生将感知和理解数据结合到评估中，用于决定采取哪些临床行动。智能（AI增强）和非智能（增强可视化、基于规则的决策树等）决策支持工具可以改善临床决策。硬件（机器人和医疗设备）和基于AI的软件可以通过将人工任务转移给机器来帮助护理人员。同样，治疗可以转移给智能或非智能机器。例如，目前通常转移给非智能医疗设备的治疗包括通过静脉泵进行监测、静脉输液和药物管理，以及使用机械呼吸机进行呼吸辅助。未来，机器人技术将帮助护理人员管理伤员，识别伤员，使用生理传感器和成像方式监测伤员，协助手术，协助救生干预，智能地执行补给和医疗后送任务。12 我们想象，这些类型的创新在受到化学、生物、放射、核和定向能威胁污染的环境中将特别有益。
航空与空间力量杂志 - 空军大学
1941 年 8 月，四名男子，都是阿拉巴马州麦克斯韦场空军战术学校 (ACTS) 的前教官，向华盛顿特区的空中作战计划部 (AWPD) 报到，为制定全面的战略空战计划奠定基础。哈尔·乔治中校要求劳伦斯·库特少校、肯·沃克少校和海伍德·S·汉塞尔少校响应富兰克林·D·罗斯福总统的请求，制定一份“击败敌人的生产计划”——该计划将概述美国卷入战争时工业动员的具体空中要求。九天后，该团队向亨利·阿诺德将军和乔治·C·马歇尔将军进行简报，其中规定了 13,083 架轰炸机、8,775 架战斗机、2,043 架观测和摄影飞机的生产要求； 2,560 架运输机；37,051 架教练机——总计 63,512 架飞机，令人震惊。尽管这些数字令人印象深刻，但规划者建议的与轴心国作战的战略超出了罗斯福的任务范围。该战略假设空中力量可以以全新的方式实现战略和政治目标。
N2 卫星地面段自动化智能卫星任务操作经验及未来发展方向
如果没有为轨道飞行器的整个使用寿命设计成功的任务操作中心，那么将卫星送入轨道就无法实现任务目标。在太空任务操作中心设计中，任务挑战在于驱动符合设计的有效载荷和平台的所需硬件和软件模块。基本操作包括有效载荷任务控制、姿态控制和稳定、频繁和定期的航天器更新以及对航天器健康和功能的日常监测。太空任务操作将持续进行，直到任务寿命结束和航天器钝化。由于电子处理的复杂性和行为、传感器和设备响应，航天器和地面站上采用自动化操作。这些操作实施工作决策算法来响应或启动特定活动。一般来说，所有系统都使用内置算法进行操作，该算法监控系统行为和响应，本质上抵消任何异常性能，以确保系统的正常运行和安全。在地面站，操作员通过短信接收任何异常情况，以便必须由人员参与的操作活动才能有效和持续地进行任务操作。
第五章：人工智能与国家情报的未来
人工智能将帮助情报专业人员大海捞针、串联线索，并通过辨别趋势和发现之前隐藏或被掩盖的迹象和警告来破坏危险的阴谋。人工智能功能将改善情报周期的每个阶段，从任务分配到收集、处理、利用、分析和传播。人工智能算法可以筛选大量数据以寻找模式、检测威胁、识别相关性并做出预测。人工智能工具可以使卫星图像、通信信号、经济指标、社交媒体数据和其他大型信息源更加易于理解。人工智能可以找到开源数据和其他情报来源之间的相关性，并帮助情报界 (IC) 在其目标确定和收集活动中更加精确、高效和有效。适用于情报任务的当前和新兴人工智能技术包括用于图像分析的计算机视觉、生物识别技术（如面部、语音和步态识别）、自然语言处理以及大型数据库的算法搜索和查询功能等。最重要的是，人工智能能够将不同的数据流融合在一起，形成一幅复合图像。1
FM 6-99 - 陆军出版局
床位可用性和要素状态 [BEDAVAIL] .............................................................................. A-31 床位指定 [BEDDESIG] .............................................................................................. A-33 床位请求 [BEDREQ] .............................................................................................. A-35 血液装运报告 [BLDSHIPREP] ...................................................................................... A-37 桥梁报告 [BRIDGEREP] ............................................................................................. A-39 散装石油分配 [POLALOT] ...................................................................................... A-40 散装石油应急报告 [REPOL] ............................................................................. A-41 散装石油需求预测 [POLRQMT] ............................................................................. A-42 散装 III 类请求/预测 [BKLIIIREQ] ............................................................................. A-43 伤亡报告 [CASREP] ............................................................................................. A-44 CBRN 1CHEM/BIO/RAD/NUC 报告 [CBRN 1] ............................................................. A-45 CBRN 2化学/生物/放射性/核辐射报告 [CBRN 2] ...................................................... A-47 CBRN 3 化学/生物/放射性/核辐射报告 [CBRN 3] ...................................................... A-48 CBRN 4 化学/生物/放射性/核辐射报告 [CBRN 4] ...................................................... A-50 CBRN 5 化学/生物/放射性/核辐射报告 [CB
AFTTP 3-32.13 重大袭击后的机场标记和条纹
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低SNR环境中卫星跟踪算法的性能分析
处理多个帧的算法对于在较大范围搜索中识别昏暗的卫星信号和轨道运动至关重要。检测方法之前，要查看具有目标信号并将所有帧数据提供给跟踪器的多个图像，并将检测决策延迟直至形成轨道。本文旨在通过对所有帧进行二项式决策规则进行建模，以估算低SNR跟踪算法的性能。作为系统设计分析的一部分，有必要根据各种参数来预测搜索的性能，例如光圈，传输，检测器灵敏度，帧数，最小可检测的目标大小，衰减和其他因素。这些搜索算法的性能可以由Monte Carle（MC）模拟确定，该模拟需要许多迭代来创建表来描述预期的系统性能。不幸的是，当系统参数和目标特性变化导致任务延迟时，这些基于MC的预测可能需要大量返工。这项工作旨在描述一个分析表达式，以描述场景的预期检测和虚假警报性能，该表达式将允许在太空域名（SDA）任务中观察平台的搜索和收集任务。另外，分析表达可以直接通过对结果的主动性理解并更好地理解任何操作异常。
高密度适配器应用中 C(OSS) 磁滞损耗的影响
如今，人们对设备的依赖程度比以往任何时候都高。随着智能手机、平板电脑和笔记本电脑等设备的便携性，它们占据了我们日常生活中越来越多的空间和时间。由于可以无缝、即时地访问全球其他人和内容，因此持续、无限和无边界的通信、连接和任务已成为一种生活标准。但这对功率半导体行业有何影响？这些便携式设备依靠电池供电，因此，使用它们的基本前提是拥有充电器或适配器（取决于额定功率）来为它们充电。这就是功率微电子发挥作用的地方。在确定需要充电器/适配器来为我们的（智能）设备的电池充电之后，下一个问题是：我们愿意花多少时间充电？答案很明显：尽可能少。这正是快速充电越来越受欢迎的原因。但只有通过增加充电器/适配器的功率传输能力才能实现快速充电。除了充电时间，充电器的重量也是一个重要的考虑因素（越轻越好，因为我们通常必须随身携带）。这就是为什么需要功率密度更高的充电器/适配器的原因，它们可以在不增加物理尺寸或重量的情况下提供更多功率。