XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System任务指令
美国空军飞机事故调查
1 SOG 第 1 特种作战大队 1 SOW 第 1 特种作战联队 8 SOS 第 8 特种作战中队 A-10 A-10 飞行员 AB 弹药携带者 AC 飞机指挥官 ACL 前交叉韧带 ACO 空域控制命令 ADCON 行政控制 ADI 姿态方向指示器 ADO 助理作战主任 ADVON 高级梯队 AFIT 空军技术学院 AFPAM 空军小册子 AFPET 空军石油办公室 AFSC 空军专业代码 AFSOC 空军特种作战司令部 AFB 空军基地 AFETS 空军工程和技术服务 AFI 空军指令 AFTO 空军技术命令 AGL 地上 AIB 事故调查委员会 AIP 航空信息出版物 ALA 助理法律顾问 AMB 空中任务简报 AMC 高级任务计算机 AMEGS 飞机维护事件地面站 AMU 飞机维护单位 AOA 攻角 AOC 空中作战中心 AOR 责任区 ARMS 航空资源管理系统 ATC 空中交通管制 ATIS 自动终端信息系统ATO 空中任务指令
MIL-STD-3046（陆军） - 基于模型的企业
1.2 选择性应用。ANSI/EIA-649 CM 功能和本标准中的要求根据生命周期阶段、采购策略、系统工程计划和生命周期支持计划进行定制，并贯穿给定系统的整个生命周期。陆军活动和组织将最大限度地自由地执行供应活动的流程和程序，前提是这些流程和程序符合 ANSI/EIA-649 的原则并满足采购活动的要求。本文档中列出了 ANSI/EIA-649 的原则以供参考。1.3 定制实施。本标准的定制包括根据产品/项目的生命周期阶段、复杂性、大小、预期用途、任务关键性和后勤支持要求选择必要的配置管理要求。本标准中的所有要求均须按照任务指令、采购订单、绩效工作说明或合同工作说明（以下统称为合同）的规定进行调整。如果合同与本标准发生冲突，则以合同为准。2.适用文件
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
dafpd61-1.pdf - 空军 - AF.mil
本空军部政策指令 (DAFPD) 实施国防部指令 (DoDD) 5230.25《禁止公开披露非机密技术数据》；DoDD 5535.03《国防部国内技术转让 (T2) 计划》；空军总部 (HAF) 任务指令 (MD) 1-10《空军助理部长 (采购)》；以及 HAF MD 1-50《空军首席科学家》。本指令为空军部科学技术管理、科学技术信息管理以及技术转让计划制定政策。本指令适用于空军部所有常规军事和文职人员、空军国民警卫队成员、空军预备役成员以及与空军部签订的具有约束力的协议或义务所要求的其他个人或组织。本指令不适用于处理和访问国防部 (DoD) 情报界产生的科学和技术信息，或信号情报和通信安全信息。确保根据本出版物规定的流程创建的所有记录均符合空军指令 33-322《记录管理和信息治理计划》，并按照记录处置时间表进行处置，该时间表位于空军记录信息管理系统中。通过适当的渠道，使用 AF 表格 847《出版物变更建议》，将所有变更建议或意见发送给空军、科学、技术和工程部 (SAF/AQR) 副助理部长。此 DAFPD 无法补充。
在多篇文本学习中运用策略
本研究基于多篇文本中呈现的信息，考察了本科生在学习复杂且有争议的话题（即美国的大规模监禁）时的策略使用情况。在多篇文本学习综合框架的指导下，本研究指导学生在学习多篇文本时采用三种策略使用形式之一。具体来说，要求学生识别文本中的相关和重要信息（即文本内处理），在文本之间建立关系或联系（即文本间处理），或识别文本中容易或难以理解的信息（即元认知处理）。除了收到指导他们参与这些处理模式的任务指令外，还为学生提供了一个突出显示工具来支持他们的策略使用（例如，在文本内处理条件下，允许将重要和相关信息标记为绿色）。这种突出显示工具还使研究人员能够收集学生显性策略使用的日志数据。研究发现，学生根据其分配的处理条件表现出不同的策略使用模式。此外，研究发现，学生使用针对多种文本的策略可以预测多种文本任务的表现。
AF/A5/7 能力发展指南
前言 本指南介绍了 AF/A5/7 总部为支持总体能力发展以实现能力需求评估而使用的活动和流程。第 2C 卷的重点是早期评估和分析活动，以确定是否需要物资解决方案来满足能力需求。AF/A5/7 和 MAJCOM/牵头机构必须在早期分析中协调努力，以实现深思熟虑和快速的能力发展。本指南将最新的基于能力的分析活动指南与当前 AF 作战需求流程的其他部分以及联合能力整合发展系统 (JCIDS) 同步。本指南的发布或分发没有任何限制。 注意：虽然 AF/A5/7 能力发展指南本质上不是法定或监管政策，但它们代表 AF/A5/7D 制定的官方指导和标准程序，以确保遵守和实施总体需求和采购政策。根据 AF/A5/7 的指示和 HAF 任务指令 1-7 的授权，在最大限度上，所有空军赞助商都将遵循这些指南中描述的指导和程序，或与 AF/A5DY 航空航天研究办公室和/或 AF/A5DR（需求监督支持团队）协调，以根据具体情况定制流程。AF/A5DY -OAS 充当 AF 的作战能力需求分析专家
具有生成AI和语义通信的网络机器人技术面向任务的连接
摘要 - 机器人技术，高级通信网络和人工智能（AI）的融合具有通过完全自动化和智能运营来转变行业的希望。在这项工作中，我们为机器人介绍了一项新颖的共同工作框架，该框架将面向目标的语义通信（SEMCOM）统一使用在语义意识网络下的生成AI（Genai）代理。SEMCOM优先考虑机器人和网络之间有意义的信息的交换，从而减少了开销和延迟。同时，Genai-Agent利用生成的AI模型来解释高级任务指令，分配资源并适应网络和机器人环境中的动态变化。以新的自主性和智能级别的范围范式引起了这种代理驱动的范式，从而使网络机器人的复杂任务可用于最少的人类干预。我们通过多机器人异常检测用例模拟来验证我们的方法，其中机器人检测，压缩和传输相关信息进行分类。仿真结果证实，SEMCOM在保留关键语义细节的同时大大降低了数据流量，并且Genai-Agent确保了任务协调和网络适应。这种协同作用为现代工业环境提供了强大，高效且可扩展的解决方案。索引术语 - ai-native网络，生成AI代理，网络工作机器人技术，语义通信，变分自动编码器，工作流程
AFI10-601 - 空军
本指令执行空军政策指令 (AFPD) 10-6《能力需求开发》，并支持参谋长联席会议主席指令 (CJCSI) 5123.01H《联合需求监督委员会 (JROC) 章程和联合能力整合与发展系统 (JCIDS) 实施》和国防部指令 (DoDI) 5000.02《自适应采购框架的运作》中所述的政策和程序的实施。本出版物为作战能力需求局 (AF/A5R) 管理的空军流程制定了指导方针，用于根据空军总部 (HAF) 任务指令 (MD) 1-7《副参谋长、战略、整合和要求》中所述的权力记录和验证作战能力需求。本指令中提供的指导适用于所有人员，包括空军预备队和空军国民警卫队，他们根据本指令制定、审查或批准作战能力要求文件，无论这些计划被指定为非机密、附属、隔离还是特殊访问。本出版物不适用于美国太空部队。本出版物中放弃联队/部队级别要求的权限以合规声明后的等级（“T-0、T-1、T-2、T-3”）编号标识。有关与等级编号相关的权限的描述，请参阅 DAFI 33-360《出版物和表格管理》。通过指挥链向适当的等级豁免审批机构提交豁免请求，或者，对于非等级合规项目，向申请人的指挥官提交豁免请求。本指令可在主要司令部 (MAJCOM)（或同等级别）进行补充，但所有补充必须发送至 AF/A5RP 进行协调，然后才能进行认证和批准。使用 AF 表单提交建议的更改
驱动神经群体动力学潜在行为
神经动力学可以反映内在动力学或动态输入，例如感觉输入或来自其他大脑区域的输入。为了避免将时间结构化的输入误解为内在动力学，神经活动的动力学模型应该考虑测量的输入。然而，在神经 - 行为数据的联合动力学建模中，纳入测量的输入仍然难以实现，这对于研究行为的神经计算很重要。我们首先展示了在考虑行为但不考虑输入或考虑输入但不考虑行为的情况下训练神经活动的动力学模型可能导致误解。然后，我们开发了一种线性动力学模型的分析学习方法，该方法同时考虑神经活动、行为和测量的输入。该方法能够优先学习内在的行为相关神经动力学，并将它们与其他内在动力学和测量的输入动力学分离。在具有固定内在动力学的模拟大脑执行不同任务的数据中，该方法无论任务如何都能正确地找到相同的内在动力学，而其他方法可能会受到任务的影响。在来自三名受试者的神经数据集中，他们使用任务指令感官输入执行两项不同的运动任务，该方法揭示了其他方法所遗漏的低维内在神经动力学，这些动力学更能预测行为和/或神经活动。该方法还独特地发现，内在行为相关的神经动力学在不同的受试者和任务中大致相似，而整体神经动力学则不同。这些输入驱动的神经行为数据动力学模型可以揭示可能被遗漏的内在动力学。