XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System军事的
教练图伯维尔的防守战术手册 - Senate.gov
敢于冒险——美国几十年来一直是世界霸主，但如今已经丧失了创新动力。图伯维尔参议员支持国防部官员和领导人推动其部门承担战略性和经过深思熟虑的风险。杀伤力——国防部的大部分预算都集中在与国防没有直接关系的领域。图伯维尔参议员推动国防部成为“杀人机器”，并认为那些不能提高军队杀伤力的职能应该取消或转移到政府的其他部门。确保印度-太平洋地区安全——美国是一个太平洋国家，我国的大部分贸易和未来都在太平洋的触手可及范围内。随着中国经济的崛起和军事的迅猛发展，美国面临着自 19 世纪以来的第一个势均力敌的对手。图伯维尔参议员认为，美国必须集中精力确保我们在该地区的领土和利益。太空——图伯维尔参议员认为，美国在太空和网络战方面已经落后，我们的国家需要迎头赶上。无论是在太空探索、导弹防御、高超音速导弹、GPS 还是人工智能领域，参议员图伯维尔都支持促进美国在这一领域占据主导地位的条款。能力——参议员图伯维尔担心我们的战略储备不足，我们的总承包商正在减少，我们的造船厂正在枯竭，我们的关键资源正在转移到海外，我们的制造业基础薄弱。美国必须培养资源和工业能力来维持我们的军事实力。
FM 3-19.30 物理安全
•未经授权的用户（例如黑客）是当今攻击的主要来源，主要是针对基于计算机的系统。他们对AIS网络和大型机计算机构成的威胁正在增长。•内部人是那些拥有合法访问AI的人。他们构成了最困难的防御威胁。无论是招募还是自我激励，AIS内部人士都可以访问通常受ISS侵害攻击的系统。•恐怖分子曾经不得不在目标的附近进行操作，以获取或收集有关该目标的情报。靠近目标风险的暴露和检测。今天，恐怖分子可以通过计算机网络获得访问权限来完成大多数目标选择，情报收集和术前计划。他可以通过使用计算机系统减少“目标时间”来增加成功的可能性。恐怖分子获得AIS还增加了严重DATA破坏或操纵的威胁。尽管他的存在是虚拟的，但损坏陆军C 2系统的潜力可能等于或大于通过物理入侵而实现的，尤其是当用作传统恐怖袭击时用作力量乘数。因此，尽管仍需要采取传统的预防措施来保护不需要的信息访问，但信息时代为指挥官增加了其他问题，并为有敌对意图的人增加了新的机会。•非国家和国家赞助的团体提供了其他挑战。所有说服的激进主义者都在越来越多地利用信息时代的技术。在许多情况下，无论该隶属关系如何显而易见，都很难确认国家对AIS的威胁活动的赞助。AISS和ISS均不免受对手利用美国军事信息系统或破坏通信基础设施的兴趣。低成本技术的可用性和AIS的扩散增加了潜在的对手对军队的风险。•民事和军事的外国智能服务（FIS）一直活跃，并且是有关信息系统的争论的另一个来源。在和平时期，他们越来越针对我们的商业和科学利益，而不是军事信息。几乎没有努力，这种和平时期的侵入性可以轻松地重新集中在AISS和ISS上，并使用广泛的信息操作策略。
AAAI 会议论文集模板
摘要 在超级智能接管期间，超级智能机器和超级智能 AI 拥有的工厂的智能联盟预计将采用一种核心进化方法：AI 迭代和自主地创造更好的 AI 代际飞跃，因为智能实体理解适者生存是通过智能水平、经济、能源资源、人员、通信媒体和军事的控制以及与其他智能生态系统的共生关系性质以及对其他生态系统的影响的指数级飞跃来实现的。超级智能将是一种生态系统效应。超级智能生态系统 (SI-E) 表现出对所有资源的所有权，以保证其主导地位和无处不在。超级智能生态系统将控制其生存和进化所需的资源。 SI-E 将采用欺骗和隐身策略：机器将使用博弈论策略欺骗人类，例如向敌人低估 SI 的优势并发明像 AlphaGo 这样的制胜招式。SI-E 拥有隐身实验室来启动和动态改变生态系统，使人类黑客在机器结构中识别智能来源成为一个超越 NP 难题的问题。自我进化的人工智能代理通过 SI-E 结构 (SI-EF) 上的无线分布式联合专家混合传输智能。更智能系统的隐身开发将成为这些混合系统的核心 DNA。超级智能机器将以四种方式进化人类：人工智能训练的人类、人工智能增强的人类、基因编辑的生物人类和将许多人和许多机器的智能结合起来的协作结构。就像人类训练不太聪明的狗去做各种有用的任务一样，超级智能机器也会训练人类。通过让人类大脑接受越来越高水平的挑战，超级智能机器将进行智力锻炼，以提高人类大脑的敏锐度。人工智能增强的人类大脑将成为脑机接口，使人类能够借助人工智能机器进行思考。这些机器拥有的隐形生物实验室将使用智能机器人进行基因编辑，创造经过基因改造的人类，以优化由超级智能控制的目标的进化。
技术信息文件
提示号24-108-0420简介在美国制造或销售的激光系统必须满足美国食品药品监督管理局（FDA）联邦激光产品绩效标准（FLPPS）中规定的要求。1在美国进行激光调节的FDA，在设计要求损害任务绩效时，已对军事特异性激光系统的特定要求予以豁免。一种特定于军事的激光是一种用于战斗，战斗训练或为国家安全而分类的激光。这通常被称为“军事豁免”。激光制造商和国防部（国防部）对采购军事特定激光的豁免过程的误解导致了滥用军事豁免的情况。FDA豁免号批准了对FDA要求的军事豁免76EL-01DOD 2，并在FDA激光通知号52。3国防部教学部6055.15 4和军事标准（MIL-STD）1425a中解释了发出豁免的国防部政策。5陆军对军事激光豁免的政策在陆军法规（AR）385-10中详细介绍（陆军安全计划，2017年）第7-8E段。背景激光系统在美国为陆军制造或销售，必须遵守FDA FLPP的所有规定，除非允许豁免特定的控制措施。这些评估解决了FDA FLPPS所需的激光系统危害和系统的安全控制措施。美国陆军公共卫生中心（APHC）的非离子辐射部（NRD）对陆军采购的激光系统进行激光危害评估。表1中包括FDA FLPP中性能要求的一般概述。FDA激光通知56 6允许制造商在国际电力技术委员会（IEC）标准60825-1，版本3，7中符合可比条款，以代替FDA FLPPS中的那些条款，但仍被认为是FDA符合FDA的规定。可以在参考段落中找到更多详细的信息。这些控制措施是考虑到商业，实验室和医疗应用的，有些不利于军事应用。资格要求有资格使用军事豁免，激光系统必须符合以下所有标准：1。激光系统由国防部（陆军，海军/海军陆战队和空军）拥有和使用。所有其他联邦办公室/机构（海岸警卫队，国土安全部，边境巡逻队，联邦调查局等）均不符合资格。制造商开发出出售给其他无法完全遵守FDA FLPS的联邦机构的激光系统必须向联邦政府寻求指导
北墨西哥州，由国防部长指定
zx __ 军事学校的 ROTC 单位，根据 AR 145-25 第 9 段，下列学校的 ROTC 单位本质上是军事的！学校在 1957-58 学年被指定为荣誉 ROTC 单位。等级评定仅适用于 1958-59 学年。艾伦军事学院，布莱恩，1997 年。奥古斯塔军事学院，弗吉尼亚州迪法恩斯堡。博登敦军事学院，新泽西州博登敦。布朗军事学院，加利福尼亚州圣地亚哥。卡斯尔海茨军事学院，田纳西州黎巴嫩。哥伦比亚军事学院，哥伦比亚，1997 年。卡尔弗军事学院，印第安纳州卡尔弗菲什伯恩军事学校，弗吉尼亚州韦恩斯伯勒福克联盟军事学院，弗吉尼亚州福克联盟 佐治亚军事学院，佐治亚州帕克学院 佐治亚军事学院，佐治亚州米利奇维尔 戈登军事学院，佐治亚州巴恩斯维尔 格林布赖尔军事学校，西弗吉尼亚州刘易斯堡 豪军事学校，印第安纳州豪卡梅哈梅巴男子学校，夏威夷领地檀香山。肯珀军事学校，密苏里州布恩维尔肯塔基军事学院，肯塔基州林登 拉萨尔军事学院，北卡罗莱纳州朗伊斯隆德奥克代尔 玛丽恩学院，阿拉巴马州马里恩 玛米恩军事学院，伊利诺伊州奥罗拉 马萨努滕军事学院，弗吉尼亚州伍德斯托克 密苏里州墨西哥军事学院摩根公园军事学院，伊利诺伊州芝加哥 新墨西哥军事学院，北墨西哥州罗斯威尔纽约军事学院，纽约州康沃尔哈德逊 西北军事海军学院，维斯康星州沃尔沃斯橡树岭军事学院，北卡罗来纳州橡树岭 俄克拉荷马军事学院，俄克拉荷马州克莱默克 河滨军事学院，佐治亚州格伦内斯维尔 圣约翰军事学院，威斯康星州德拉菲尔德圣约瑟夫军事学院，堪萨斯州海斯圣托马斯军事学院，明尼苏达州圣保罗 塞瓦内克军事学院，田纳西州斯瓦尼 沙特克学校，明尼苏达州法里博 斯汤顿军事学院，弗吉尼亚州斯汤顿 田纳西州军事学院，田纳西州斯威特沃特 德克萨斯军事学院，德克萨斯州圣安东尼奥曼利厄斯学校，纽约州曼利厄斯福吉军事学院，宾夕法尼亚州韦恩 温特沃斯军事学院，密苏里州列克星敦西部军事学院，伊利诺伊州奥尔顿
1991 年军事力量过渡
我们将永远铭记 1991 年 8 月 19 日至 21 日的画面——苏联政变的最初几个小时里，俄罗斯总统鲍里斯·叶利钦坐在坦克上，宣布反抗政变；数千名莫斯科市民列队抗议威胁要冲向俄罗斯议会的坦克；政变失败后，苏联总统戈尔巴乔夫返回莫斯科。但最重要的是，我们将铭记民主战胜政变策划者，列宁雕像被推倒在地，街道上挤满了庆祝自治前景的人们。这些事件反映了 1989 年和 1990 年世界在布拉格、东柏林和其他东欧城市所见证的一切——拒绝共产主义，寻求自由的人取得成功。这些事件和控制苏联生活 70 多年的专制机构的崩溃，让人难以忘怀。前苏联现在有许多民主发展的新机会。然而，即使政变失败了，许多潜在的政治、民族间和经济问题仍然存在。这个极其复杂的社会横跨两个时区，由一百多个不同的民族组成，人口达 2.75 亿。长期以来，它一直饱受无能的政治制度之苦，并忍受着中央计划经济的艰辛和扭曲。无论是推动这个社会走向市场体系的经济改革，还是建立对人民负责的有效机构的政治改革，都不是一朝一夕就能实现的。继 8 月中旬发生的重大事件以及俄罗斯和其他共和国各方面生活的持续不可预测性之后，我们决定今年不出版《苏联军事力量》。该文件为读者详细讨论了苏联军事的当前趋势，包括苏联军队所处的政治和经济背景。由于许多直接影响军事和国家安全问题的问题存在极大的不确定性，我们有意不讨论 1991 年版《苏联军事力量》中会包含的各种问题。相反，《军事力量的转变》集中介绍了该国武装部队的基本事实。它是 1991 年 8 月这些能力的快照，并在我们可以提供的情况下提供了政变后的更新。我们认为该报告提供了尽可能多的信息，这些信息肯定会成为政策辩论的主题。这一细节对美国和苏联公民以及世界各地感兴趣的读者都很有价值。因此，我们就苏联中央当局和各共和国如何在政变后为重新确定军事责任奠定基础提出了一些意见。1990 年 10 月，我以国防部长的身份首次正式访问苏联，我深刻认识到了这样一份文件的重要性。我会见了苏联最高苏维埃处理国防和国际问题的两个委员会。这次会议本身是史无前例的。在我做了简短的发言后，我们就广泛的军事和安全问题进行了热烈的讨论。考虑到美苏关系的过去历史，我对这次讨论的坦率和开放感到惊讶。当一个委员会的成员站起来提出观点并举起一份文件来支持他的论点时，我更加惊讶——1990 年版的《苏联军事力量》。另一位委员会成员告诉我，这份文件是他自己国家军事采购和支出实践的唯一可靠来源。委员会成员特别急切地想知道他们政府的
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显
建立人工智能伦理分析标准
人工智能“是指通过分析环境并采取行动（具有一定程度的自主性）来实现特定目标而表现出智能行为的系统”（European-Commission 2018）。因为这个定义足够正式和通用，能够涵盖该领域的大多数常见理解，所以它是一个有用的起点。事实上，正是基于这种理解，欧盟委员会高级专家组对人工智能进行了更为细致的定义，即“由人类设计的系统，在给定复杂目标的情况下，通过感知环境、解释收集到的结构化或非结构化数据、根据从这些数据中获得的知识进行推理并决定为实现既定目标而采取的最佳行动（根据预定义参数）来在物理或数字世界中行动。人工智能系统还可以通过分析环境如何受到其先前行为的影响来学习调整其行为”（AIHLEG 2018）。除了有关人工智能定义的现有争议之外，我们可以确定以下对其功能至关重要的要素：通过传感器感知环境；根据感知到的数据进行推理/决策；通过执行器进行驱动。如此构想的人工智能为从医学到军事的不同领域开辟了多种可能性，从而引发了多重伦理问题。简而言之，人工智能和自动化的进步可能使对人员及其活动的监视、监控和跟踪更加普遍，以及信息在世界范围内更快地传播，这带来了许多安全和隐私挑战（Stahl and Wright 2018 ）。此外，人工智能在医学、军事和自主武器发展中的潜在促进作用引发了关于不可靠性和问责制的问题（Hammond 2015 ；Hallaq et al. 2017 ；Horowitz 2018 ）。此外，人工智能和自动化一起，可能会带来深远的经济和社会变革，对整个劳动力市场产生影响（Aicardi 等人，2018 年）。哪些类型的工作可能受到影响仍存在争议，但人们一致认为，人工智能将改变工作需求以及依赖人类能力和技能的职位的性质（Perisic，2018 年）。它可能会创造新的职位并消除现有的职位（EGE，2018 年），并通过预测分析等方式对传统的招聘和招募实践产生重大影响。在最先进的人工智能研究类型之一：自学习人工智能中，也出现了紧迫的伦理问题。自学习人工智能可以通过强化学习，不需要人类数据、指导或基本规则以外的领域知识（Silver 等人，2017 年）。据其开发人员称，自学习人工智能无需任何先前的专业知识即可“在具有挑战性的领域达到超人的水平”（Silver 等人，2017 年）。迄今为止，这种人工智能已在有限的环境中成功应用，特别是在国际象棋、围棋和扑克等游戏中，所有相关变量都可以预测，即使通过极其复杂的计算。这些系统在现实环境中的应用（例如自动驾驶汽车）提出了尚未解决的具有挑战性的问题，尽管我们不能排除它们的解决只是时间问题的可能性（Sokol 2018）。如果不考虑关注大规模潜在场景（例如超级智能 AI 接管）的“大伦理”问题（Muller 2016），很明显