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敏捷供应链管理理论，经验数据...
背景敏捷供应链管理（ASCM）是一种相对较新的现象，其中大多数学术文章在2001年至现在发表。然而，ASCM文献非常分散，没有主导理论。ASCM文献和私营企业都将受益于美国的异源（即多站点，多工业）的经验研究在这种情况下，几个外观的主题被视为业务“实践问题”，其中包括：1）详细阐述现有的敏捷供应链评级工具； 2）从行业中获得经验数据来支持Zhu等。的（2022）边缘链链框架。供应链经理的挑战是使公司供应链敏捷性的敏捷性，并决定基于理论上的行动计划，以进行有针对性的改进。
无人机敏捷主动目标感知的强化学习
摘要 — 主动目标感知是在环境中发现和分类未知数量目标的任务，在搜索和救援任务中至关重要。本文开发了一种深度强化学习方法来规划信息轨迹，从而增加无人驾驶飞行器 (UAV) 发现失踪目标的可能性。我们的方法有效地 (1) 探索环境以发现新目标，(2) 利用其当前对目标状态的信念并结合不准确的传感器模型进行高保真分类，以及 (3) 通过使用运动原语库为敏捷无人机生成动态可行轨迹。在随机生成的环境中进行的大量模拟表明，我们的方法在发现和分类目标方面比其他几种基线更有效。与启发式信息路径规划方法相比，我们的方法的一个独特特点是，它对先验信念与真实目标分布的不同偏差具有鲁棒性，从而减轻了针对应用条件设计启发式方法的挑战。
平等影响评估（EIA）敏捷工作优惠
强烈的文化变化和移动IT技术的使用增加需要为大多数员工提供新的工作模型。该模型涉及在工作安排中创建灵活性，并使用移动IT技术为员工提供更多的工作方法，这意味着大多数员工的接受，他们将不再在办公室内拥有专用的办公桌。因此，该项目取决于对新工作方式的热情更新，必须在服务变更的开发阶段考虑这一点，以确保支持任何受影响的员工并感到有价值，以使他们能够接受变革。
敏捷固定翼无人机的机动设计和运动规划
本论文的总体目标是充分利用敏捷固定翼无人机的所有机动能力，实现自主飞行。主要主题是机动设计、控制和运动规划。论文首先讨论了一些初步主题：飞机动力学模型、反馈控制器和优化框架，这些都将在论文的后续部分中使用。接下来，进行调查以评估侧滑和螺旋桨电流在固定翼无人机极限机动中的重要性。如果在设计机动时没有考虑这两种现象中的任何一种，我们就会确定性能损失的成本。
美国陆军未来司令部人工智能和敏捷软件......
1.本目录旨在为您提供有关 2023 - 2024 财年美国陆军未来司令部、新兴技术机会 (AFC ETO)：陆军软件工厂和人工智能技术员计划的信息。成功完成相应计划的学术部分后，候选人将获得 ASI，这将为作为新兴技术领导者的高需求、低密度职位提供分配机会。参加陆军软件工厂 (ASF) 计划或陆军人工智能技术员 (AAIT) 计划的士兵在毕业时需要至少 60 个月的服役义务，IAW MILPER 22-082。义务是 IAW AR 601-280（陆军保留计划），2021 年 6 月 16 日。B.，AR 614-200（入伍任务分配和利用管理），2019 年 1 月 25 日。C.，DA PAM 601-280（陆军保留计划程序），2019 年 10 月 16 日。D.，军事人员管理主任备忘录，主题：“对 AR 614-200 第 4-6 段和表 4-1 政策的例外情况，关于陆军未来司令部新兴技术机会培训的剩余服务要求的变更”，2021 年 12 月 3 日。本目录为描述性内容，不应解释为法规或政策。这些信息将帮助您确定选择项目的偏好。在选择过程中，将考虑资格、学术成就、项目赞助商指导和其他关键因素。此目录适用于现役人员第 1 部分；可能会单独发布针对国民警卫队或预备役士兵和 DA 文职人员的特定机会。内容：a. 美国陆军软件工厂（第 6 和第 7 组）b. AFC 人工智能 - AI 技术员计划（第 4 组）
基于敏捷项目的新型努力估算框架
摘要： - 软件估计是项目管理中最重要的活动。全球许多研究人员都致力于软件努力估算问题，并做出了重大贡献。随着技术和软件过程模型的进步，旧的估计方法可能不会为项目经理带来富有成果的结果。有必要在基于敏捷的项目开发中重新构架估计过程。我们提出了一个名为“敏捷者”的新型连续估计框架，以协助参与以软件估计为导向的任务的项目经理。该框架提供了两个新颖的功能。第一个是通过在迭代过程中推论的错误积累和调整的学习增益来自动调整努力。此功能使系统端到端可训练，为连续估算框架奠定了基础。第二个功能是用于Scrum Masters的实时预测。建议的框架将无法替代现有的基于专家的估计；取而代之的是，它将通过参与并为团队提供辅助意见来提供帮助。本文有助于最大程度地减少各种系统利益相关者的估计工作和实际努力。我们已经使用Anfis-Eebat（即自适应神经模糊的推理系统 - 能源有效的BAT算法）提出了敏捷框架。
数字孪生评估、敏捷验证流程和虚拟化技术
本报告总结了对国防部 (DOD) 数字孪生实践现状的评估和相关验证、确认和认证 (VV&A) 工作，以及在武器系统和部署部队中使用商业虚拟化技术的计划。该报告基于作战测试和评估主任办公室 (DOT&E) 对 DOT&E 监督下的项目和软件采购途径进行的调查。DOT&E 通过采访选定的项目办公室和 DOT&E 工作人员验证了调查数据。本报告是对众议院报告 117-118 的回应，以配合众议院军事委员会关于 HR 4350、公法 117-81 2022 财政年度国防授权法案的报告。
二十多年来敏捷的对地观测卫星调度
敏捷卫星是新一代对地观测卫星，具有先进的姿态机动能力。卫星技术的不断进步和发射成本的下降，促进了敏捷对地观测卫星（AEOS）的发展。为了高效利用日益增多的在轨AEOS，以满足所有复杂的操作约束同时最大化整体观测利润为目标的AEOS调度问题（AEOSSP）在过去20年中受到了广泛关注。本文旨在总结当前AEOSSP的研究，确定主要成果并强调未来的潜在研究方向。为此，首先描述了带操作约束的AEOSSP的一般定义，然后介绍了它的三种典型变体，包括不同的观测利润定义、多目标函数和自治模型。然后，我们根据四种不同的解决方法（即精确方法、启发式方法、元启发式方法和机器学习）对 1997 年至 2019 年的文献进行了详细的回顾。最后，我们讨论了一些值得未来研究的课题。
虚拟助手、认知人工智能助力企业变得敏捷
Azure 上的 TCS 认知应用程序通过利用现成的可定制智能自动化解决方案帮助企业增强用户体验。该解决方案集成了自助服务功能，可自动化企业的后端服务，以缩短总体解决时间。决策能力使企业能够做出更好的决策，通过预测分析获得有价值的见解，并为用户提供个性化的体验，以提高客户忠诚度和保留率。借助基于过去交易历史的主动通知和建议，该解决方案可以做出准确的建议，并可以与其他 Azure 解决方案（如认知搜索、ACS、Power Automate 和 Power BI 报告）集成。
学习四项动力学，以进行精确，安全和敏捷的飞行控制
在过去十年中，空中机器人已成为帮助人类解决广泛的时间敏感问题的重要平台，2020）。在不同类型的空中机器人中，四型二次运动因其在设计，低成本，较小，尺寸小，轻巧和出色的机动性方面的简单性而对在不确定和混乱的室内环境中的应用引起了兴趣（Emran＆Najjaran，2018年）。这些对时间敏感的任务通常需要四肢制定快速决策和敏捷的操作。因此，为了安全地控制这些系统，至关重要的是要准确地对其动力学进行建模和估算，并捕获空气动力和扭矩，螺旋桨相互作用，振动，模型近似和其他现象产生的高度非线性效应。但是，这种效果不能轻易测量或建模，因此通常保持隐藏状态（Saviolo，Li，＆Loianno，2022）。此外，在某些空中机器人应用中，该平台可能会赋予外部范围（例如有效负载，操纵器，电缆），这些件将通过改变系统配置（例如质量和惯性矩）来大大改变动态。总体而言，未能建模这种系统配置更改将导致飞行性能的显着降解，并可能导致灾难性故障。为了避免此问题，最近的工作已经调查了使用基于物理学的原理方法进行四型动力学的经典建模，从而导致非线性普通微分方程（ODE）（Loianno，Brunner，McGrath和Kumar，2017年）。但是，这些名义模型仅近似实际的系统动力学，并且不考虑由系统配置的积极操作或修改引起的外部效果。