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敏捷、反脆弱、人工智能支持的指挥...
摘要 — 人工智能 (AI) 正迅速融入军事指挥和控制 (C2) 系统，成为许多国防部队的战略重点。人工智能的成功实施有望通过自动化实现 C2 敏捷性的重大飞跃。然而，我们需要对人工智能在可预见的未来能够实现的目标抱有现实的期望。本文将论证人工智能可能导致脆弱性陷阱，即将 C2 功能委托给人工智能可能会增加 C2 的脆弱性，从而导致灾难性的战略失败。这要求为 C2 中的人工智能建立新的框架以避免这种陷阱。我们认为，“反脆弱性”和敏捷性应该成为支持人工智能的 C2 系统的核心设计原则。这种二元性被称为敏捷、反脆弱、支持人工智能的指挥和控制 (A3IC2)。A3IC2 系统通过 C2 决策周期中反馈的过度补偿，不断提高其面对冲击和意外的能力。 A3IC2 系统不仅能够在复杂的作战环境中生存，还能在战争不可避免的冲击和波动中蓬勃发展。
软件和控件 - CNC West
加州帕姆代尔公司生产出第 500 个中央机身 诺斯罗普·格鲁曼公司宣布，该公司于 2 月底在其帕姆代尔制造工厂生产出第 500 个 F-35 Lighting II 喷气式战斗机中央机身。这家航空航天和国防承包商表示，此次交付比计划提前。诺斯罗普使用采用机器人和自动化的综合装配线生产机身。机身被送往洛克希德·马丁公司运营的德克萨斯州沃斯堡工厂进行最终组装。 帕姆代尔军用飞机系统部门副总裁兼总经理凯文·米基表示，诺斯罗普为生产军用飞机设定了标准。“我们的团队和供应商一直在寻找更好、更实惠的方式，按时、按成本、提前交付优质产品，就像这款中机身一样，”米奇在一份声明中说道。F-35 是为美国和外国军队开发的最新单座战斗机。该飞机有三个版本 - 美国空军的常规起飞和降落、美国海军的航母起飞和降落以及短距起飞和垂直降落。
天空地一体化网络量子密钥分发（QKD）中的资源分配
摘要 —天空地一体化网络（SAGIN）是第六代（6G）通信中最有前途的先进范式之一。SAGIN 可以为互联应用和服务支持高数据速率、低延迟和无缝网络覆盖。然而，随着量子计算机容量的不断增加，SAGIN 中的通信面临着巨大的安全威胁。幸运的是，用于在 SAGIN 中建立安全通信的量子密钥分发（QKD），即 SAGIN 上的 QKD，可以提供信息论安全性。为了最大限度地降低具有异构节点的 SAGIN 中的 QKD 部署成本，本文提出了一种使用随机规划的 SAGIN 上的 QKD 资源分配方案。所提出的方案通过两阶段随机规划（SP）制定，同时考虑了安全要求和天气条件等不确定性。在大量实验下，结果清楚地表明，所提出的方案可以在各种安全要求和不可预测的天气条件下实现最优部署成本。索引词——量子密钥分发、空地一体化网络、资源分配、随机规划。
DP4-AI 自动 NMR 数据分析
我们开发了一种用于自动处理和分配原始 13C 和 1H NMR 数据的强大系统 DP4-AI，并将其集成到我们的计算有机分子结构解析工作流程中。从具有未定义立体化学或其他结构不确定性的分子结构开始，该系统可实现完全自动化的结构解析。开发了使用客观模型选择进行 NMR 峰值拾取的方法以及用于将计算出的 13C 和 1H NMR 位移与嘈杂实验 NMR 数据中的峰值进行匹配的算法。当使用一组具有挑战性的分子测试进行严格评估时，DP4-AI 的处理速度提高了 60 倍，并且几乎不需要科学家的时间。DP4-AI 代表了 NMR 结构解析的一次飞跃，也是 DP4 功能的一次重大变化。它可以对数据库和大量分子进行高通量分析，这在以前是不可能的，并为通过机器学习发现新的结构信息铺平了道路。此新功能与直观的 GUI 相结合，可作为开源软件在 https://github.com/KristapsE/DP4-AI 上使用。
Cattell -Horn -Carroll理论对认知和学术能力的测试发展和解释的影响
雷蒙德·卡特尔（Raymond Cattell），约翰·霍恩（John Horn）和约翰·卡洛尔（John Carroll）的作品（弗拉纳根（Flanagan），麦格鲁（McGrew），＆奥尔蒂斯（Ortiz），2000年；麦格鲁（McGrew），第8章，本卷； Neisser等，1996）。由于它在研究文献中具有令人印象深刻的经验支持（例如发展，神经认知，结果标准），因此它被广泛用作选择，组织和解释智能和认知能力测试的基础，例如，Flanagan等人，Flanagan等，2000; Flanagan＆Ortiz＆Ortiz＆Mcg＆Mcg＆McG; McG; McG; Mc。最近，它已用于对成就测试进行分类，以促进（1）促进对学术能力的解释，（2）为涉嫌学习障碍的个人组织评估提供了基础（Flanagan，Ortiz，Ortiz，Alfonso，＆Mascolo，＆Mascolo，2002）。此外，CHC理论是许多新的，最近又使用的情报电池的基础（请参阅Kaufman，Kaufman，Kaufman-Singer和Kaufman，第16章，本卷； Roid＆Pollun； Roid＆Pollun； Roid＆Pollun，第15章，第15章，本卷； Schrank； Schrank，第17章，本卷，本卷）。因为CHC理论的发展深入描述
![arXiv:1606.00271v1 [physics.atom-ph] 2016 年 6 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ede3e4a7d4d8ec7849114fb03a47fcd3eaaae1aa.webp)
arXiv:1606.00271v1 [physics.atom-ph] 2016 年 6 月 1 日
摘要我们提出了一种优化的二极管激光系统，该系统针对激光冷却和原子干涉测量法与超冷的rubidium原子在发声火箭仪上是一个重要的里程碑，这是朝着太空源量子传感器的重要里程碑。设计，组装和合格，梳理微集成的分布式反馈（DFB）二极管激光模块和自由空间光学基准技术，以MAIUS（Micrave in Matter-Wave Intrytrementry in MicroGravity中）的背景下介绍。这个激光系统的体积为21升，质量为27 kg，通过了所有合格测试，用于在发声火箭上进行操作，目前用于生产Bose-Ienstein冷凝物和基于Bragg di raction的bose-einstein冷凝物和执行雾化仪的材料中。MAIUS有效载荷正在预计2016年秋季发布。我们进一步报告了参考激光系统，该系统稳定了rubidium稳定的DFB激光器，该激光器在2015年4月在Texus 51任务中成功地进行了操作。该系统通过剩余的频率稳定整个任务（包括火箭的增强阶段）来表现出高水平的技术成熟度。
LSU新闻通讯发行No4.indd
由Nixson Kufangowenyu先生和津巴布韦公共服务学院的迈克尔·奇赫维特（Michael Chihwehete）促进的研讨会是LSU在2024年12月举行的战略规划研讨会的后续。两位主持人Kufangowenyu先生和Chihwehwete先生在Human资源培训和开发方面都有丰富的经验，旨在增强对有效管理和领导力的技能，知识和态度。涵盖的主题，包括管理功能，沟通，公共关系，情商，动机，解决问题，时间和经济资源管理，员工健康以及基于结果的管理。研讨会是LSU持续努力加强其领导团队的一部分，与大学培养长期战略思维和有效管理实践的更广泛的目标保持一致。讲习班针对的LSU管理人员，包括大学首席官员，院长，董事和部门主席。它为合作，共享学习和反思提供了一个机会，对于在机构内培养有效的领导力至关重要。在他的开幕词中，卢潘州立大学副校长
尖峰还是不钉？ SNN和CNN FPGA实现的定量比较
卷积神经网络（CNN）被广泛用于解决各种问题，例如图像分类。由于其计算和数据密集型性质，CNN加速器已被开发为ASIC或FPGA。应用程序的复杂性增加导致这些加速器的资源成本和能源需求增长。尖峰神经网络（SNN）是CNN实施的新兴替代品，有望提高资源和能源效率。本文解决的主要研究问题是，与CNN等效物相比，SNN加速器是否真正满足了能源需求减少的期望。为此，我们分析了多个SNN硬件加速器的FPGA，以涉及性能和能源效率。我们提出了一种新颖的尖峰事件队列编码方案和一种新型的记忆组织技术，以进一步提高SNN能源效率。这两种技术都已经融入了最先进的SNN体系结构，并对MNIST，SVHN和CIFAR-10数据集进行了评估，以及两个不同尺寸的现代FPGA平台上的相应网络体系结构。对于小型基准（例如MNEST），SNN设计与相应的CNN实施相比，没有相当或很少的延迟和能源效率优势。对于更复杂的基准测试，例如SVHN和CIFAR-10，趋势逆转。
基于数字孪生的信息物理生产系统动态调度决策框架
如今，信息物理生产系统的一个重要挑战是通过生产运行时执行的自动决策来更新动态生产计划。制造设备的状况实际上可能会导致计划不可行或效率低下，因此需要响应能力以保持生产力并降低运营成本。为了解决当前传统调度方法的局限性，本文提出了一个新框架，该框架利用多个数字孪生（代表不同的物理资产及其自主决策）的聚合以及全局数字孪生，以便在需要时执行生产调度优化。决策过程由模糊推理系统支持，该系统使用不同资产的状态或条件以及整个系统的生产率。资产状况由工作站本地数字孪生中的基于条件的监控模块预测，而生产率由车间的全局数字孪生评估和保证。本文提出了一种用于重新调度信息物理生产系统的分散和集成决策框架，并在工业 4.0 装配过程试验线上对所提出的方法进行了验证和概念验证。实验结果表明，所提出的框架能够检测到制造过程中的变化
数字工程有效性
国防部于 2018 年发布的数字工程 (DE) 战略以及 DE 方法在机械和电气工程领域的成功应用推动了 DE 方法在其他产品开发工作流程（如系统和/或软件工程）中的应用。预期的好处是改善沟通和可追溯性，减少返工和风险。组织已经多次展示了 DE 方法的优势，通过使用基于模型的设计和分析方法，如有限元分析 (FEA) 或 SPICE（以集成电路为重点的仿真程序），在流程早期进行详细评估（即左移）。然而，其他领域，如用于网络物理系统 (CPS) 的嵌入式计算资源，尚未有效地展示如何将相关的 DE 方法纳入其开发工作流程。尽管 SysML 得到了广泛支持，特定工具（例如 MathWorks ®、ANSYS ® 和 Dassault 工具产品）和 Modelica 和 AADL 等标准也取得了重大进展，但 DE 对 CPS 工程的好处尚未得到广泛实现。在本文中，我们将探讨 CPS 开发人员为何迟迟不愿接受 DE，应如何定制 DE 方法以实现利益相关者的目标，以及如何衡量支持 DE 的工作流程的有效性。