考虑到行业4.0的概念原理,这种等级的从属构度并不像以前那样明确和毫无疑问。今天,在许多领域,例如无人机设计和生产,人工智能,物联网,量子计算等,民用公司都超过其他公司。因此,“传统”国防工业企业越来越多地认识到在军事研究,开发,生产,甚至在整个武器和军事设备的整个生命周期的各个阶段与这些公司进行更紧密的合作。越来越多的商业企业以前被视为军事制造业的潜在合作者,现在需求很高。例如,微软和Google等公司在国防部的积极参与,包括国防计划,构成了与军事现代化过程有关的挑战。例如,微软和Google等公司在国防部的积极参与,包括国防计划,构成了与军事现代化过程有关的挑战。
阿富汗、阿尔巴尼亚、安哥拉、阿根廷、亚美尼亚、阿塞拜疆、白俄罗斯、波斯尼亚和黑塞哥维那、布基纳法索、布隆迪、中非共和国、中国(包括香港和澳门特别行政区)、刚果联邦共和国、刚果民主共和国、厄瓜多尔、埃及、厄立特里亚、埃塞俄比亚、格鲁吉亚、几内亚、海地、印度尼西亚、伊朗、伊拉克、以色列、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、黎巴嫩、利比亚、巴勒斯坦被占领土、马里、摩尔多瓦、蒙古、黑山、缅甸、尼泊尔、尼日尔、尼日利亚、朝鲜、北马其顿、秘鲁、俄罗斯、卢旺达、塞尔维亚、塞拉利昂、索马里、南苏丹、斯里兰卡、苏丹、叙利亚、塔吉克斯坦、坦桑尼亚、土库曼斯坦、乌干达、乌克兰、乌兹别克斯坦、委内瑞拉、越南、也门和津巴布韦。
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本研究分析了数字平台(即“大型科技公司”)与军事机构之间的相互依赖关系。这种依赖关系的根源有三个主要因素:将数字平台的发展与政府的军事研发工作联系起来的“原始联系”、平台控制的基础设施和技术的关键性质,以及它们作为政府“眼睛和耳朵”(国内外)的作用。我们首先关注美国,记录了这些公司作为国防部承包商日益增长的重要性。其次,我们探索了一系列多年期合同,这些合同委托平台开发和管理用于军事目的的关键技术和基础设施。最后,我们记录了美国主要平台在战争场景中的直接参与。
Pingree- 我想我并不认为我在 MSC 的职业生涯是成为首席工程师的旅程。在第一次看到海上补给后,我就知道我想成为一名货运工程师,而这也是我非常有动力去实现和成功的事情。但我也想保持我的职业选择开放。我拿到了我的第一张执照,但并没有打算用它航行;我只是想通过考试,所以我一有燃气轮机和发动机厂的海上时间就参加了考试。作为一名货运工程师,我非常开心,在其他情况下,我可能仍会担任该职位。但在 2021 年,供应部需要一名首席工程师,而我在这里,获得了执照,尽管我没有担任该职位的经验,但首席知道我能胜任。所以我挺身而出。我不认为这次晋升有什么不同。供应部需要一名首席,我会挺身而出。
摘要在1961年的告别讲话中,美国总统艾森豪威尔(Eisenhower)创造了“军事工业综合体”一词,指的是军事,工业和政治利益集团的合并。在当代欧洲,军事工业综合体可以说,具有值得注意的商业平民维度,模糊了对欧洲国防和安全的传统军事和专注于武器的理解。我们强调额外的公司的平民组成部分,捕捉了在传统军事领域之外的国防和安全的扩大。在欧洲观察到工业和政治的合并,在技术和组织和政府中,尤其是通过公私伙伴关系,在技术和政府上都模糊了军事平民鸿沟。艾森豪威尔(Eisenhower)本人是二战将军,他警告说,美国军事工业综合体如何导致“灾难性地使用错位的权力”。我们的论文没有在欧洲背景下重申这一结论,而是研究了欧洲军事 - 平民工业综合体如何出现,研究了精英党如何塑造综合体的公私结构,特别是在欧洲的双重使用和新兴技术方面的政策如何影响欧洲的发展。这里的重点是新颖的演员,特征和欧盟,并列出了定义欧洲国防和安全行业的概念特征。
人工智能 (AI) 是一类广泛的软件,可执行类似人类的功能,例如解决问题、预测和学习。能够“学习”的 AI 称为机器学习 (ML)。如今,当大多数人提到“AI”时,他们实际上谈论的是 ML。具体来说,ML 是 AI 的一个子集,它通过寻找数据中的模式来开发其功能。例如,ML 算法可以通过查看成功和不成功学生特征的历史数据来“学习”预测哪些学生最有可能需要课堂帮助。要“训练”AI 算法,它需要分析数千(或数百万或数十亿)个现实世界的例子。然后它可以从数据集中寻找概率相关性。
不受 Ft Moore 身份证设施支持的单位列表 军事 CAC 士兵准备处理 Ft Moore GA(CAC“所有”CAC、PIN 重置或 CAC 相关问题)BLDG 2295 INDIANHEAD RD 仅接受预约 此地点不接待家庭成员 Fort Moore, GA 31905 (706) 545-3173
摘要 人工智能的不断进步使得军事系统的自主性水平更高。随着机器智能作用的不断扩大,人类与自主系统之间的有效合作将成为未来军事行动中越来越重要的一个方面。成功的人机自主协作 (HAT) 需要在机器智能中建立适当的信任水平,而这种信任水平会根据 HAT 发生的环境而有所不同。有关信任和自动化的大量文献,加上较新的关于军事系统自主性的研究,构成了本研究的基础。本研究研究了三类机器智能应用中信任的各个方面。这些包括数据集成和分析、所有领域的自主系统以及决策支持应用。每个类别中与适当校准信任水平相关的问题各不相同,信任不协调的后果和潜在的缓解措施也各不相同。
如果内部审查后您仍不满意,您可以根据《信息自由法》第 50 条的规定直接向信息专员提出投诉。请注意,信息专员通常不会在国防部内部审查过程完成之前调查您的案件。信息专员的联系方式:信息专员办公室,Wycliffe House, Water Lane, Wilmslow, Cheshire, SK9 5AF。有关信息专员的职责和权力的更多详细信息,请访问专员网站 https://ico.org.uk/。
