Brian Drake 是国防情报局未来能力与创新办公室的人工智能主任。他领导该机构的人工智能研究和开发投资组合。作为一名分析师,他领导多个团队应对来自国家和非国家行为者的威胁,涉及技术、反情报和禁毒主题。他曾担任德勤咨询公司的经理和托夫勒联合公司的管理顾问,专门为商业和政府客户提供战略规划、业务发展、合作咨询、技术和创新服务。他还曾担任系统规划和分析公司的军事平台和政策分析师以及 DynCorp 的核武器计划分析师。他拥有默瑟大学的文学学士学位和乔治城大学的硕士学位。除了他的官方职责外,他还是国防情报纪念基金会的总裁兼首席执行官;为阵亡国防情报官员的子女设立的奖学金基金。
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摘要外层空间的渐进式军事化提出了北约的一系列政策和法律挑战,因为它依赖太空资产对运营有效性以及这些资产的脆弱性的增加。的确,随着同伴和近战竞争对手正在磨练他们的反空间能力,对军事行动进行空间资产和服务的依赖已成为北约的致命弱点。鉴于空间资产和服务对敌对干扰的脆弱性,问题表明,在北大西洋条约(NAT)第5条(NAT)中规定的集体辩护承诺是否是否出现在太空中。北约的能力和决心应对太空威胁的能力可能会受到挑战,这是由于在太空中行使自我防御本身的不确定参数以及NAT第6条对NAT第5条的运作施加的地理限制。
植物错综复杂地部署国防系统,以应对多种生物和非生物应力。OMICS技术,跨越基因组学,转录组学,蛋白质组学和代谢组学,已彻底改变了植物防御机制的探索,响应各种压力源来揭示分子复杂性。但是,OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。 本评论深入研究了人工智能算法的应用,尤其是机器学习和深度学习,这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。 概述涵盖了关键的OMICS技术,并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。 此外,它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。 总而言之,AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包,使对植物防御的分子基础有深刻的了解,并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。但是,OMIC数据的复杂性和规模需要用于有意义的见解的复杂分析工具。本评论深入研究了人工智能算法的应用,尤其是机器学习和深度学习,这是在植物防御研究中解密复杂的OMICS数据的有希望的方法。概述涵盖了关键的OMICS技术,并解决了当前AI辅助OMICS方法中固有的挑战和局限性。此外,它考虑了这个动态场中的潜在未来方向。总而言之,AI辅助的OMICS技术提出了强大的工具包,使对植物防御的分子基础有深刻的了解,并在气候变化和新兴疾病的情况下为更有效的作物保护策略铺平了道路。
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作者:EJ Ehn · 2017 · 被引用 1 次 — 分发不受限制。人工智能:国防的坎坷之路。收购。Eric J. Ehn,美国空军上尉。提交于...