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World File Search System匕首
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2引用模仿5 2.1什么是模仿？。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 2.2安装。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.3第一步。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 2.4命令行接口。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 2.5专家。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>15 2.6轨迹。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 2.7奖励网络。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.8范围的限制。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。。。。。。。。。。。。。。21 2.9基准模仿。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 2.10基准摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 2.11行为克隆（BC）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 2.12生成对抗模仿学习（GAIL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31 2.13对抗性逆增强学习（AIRL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。39 2.14匕首。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。48 2.15基于密度的奖励建模。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。57 2.16最大因果熵逆增强学习（MCE IRL）。。。。。。。。。。。。。。。。60 2.17偏好比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。64 2.18软Q模仿学习（SQIL）。64 2.18软Q模仿学习（SQIL）。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。70 2.19使用行为克隆训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。72 2.20使用匕首算法训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。74 2.21使用生成对抗模仿学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。76 2.22使用对抗性逆增强学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。110 2.23使用偏好比较学习奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。140 2.24使用Atari上的偏好比较学习奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。149 2.25使用最大条件熵逆增强学习学习奖励功能。。。。155 2.26使用内核密度学习奖励功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。162 2.27使用软Q模仿学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。165 2.28使用SAC使用软Q模仿学习训练代理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。167 2.29可靠地比较算法性能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。168 2.30火车行为在自定义环境中进行克隆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。178
2003 年随第一海军陆战师前往伊拉克 没有比这更好的朋友了……
越南历史研讨会：全体会议。Jack Shulimson，编辑。1983 年 5 月 9 日。31 页。重访越南；与 William D. Broyles, Jr. 的谈话。John G. Miller 上校，美国海军陆战队，编辑。1984 年 12 月 11 日。48 页。Khe Sanh 美国海军陆战队参与的参考书目。Ray W. Strubbe 指挥官，CHC，美国海军陆战队（退役），编译者。1985 年 4 月。54 页。鳄鱼、水牛和毒蛇：二战期间 LVT 的发展史。Alfred Dunlop Bailey 少校，美国海军陆战队（退役）。1986 年。272 页。来自越南的领导力课程和回忆。Herman Nickerson, Jr. 中将，美国海军陆战队（退役）。 1988. 93 页。美国海军陆战队在朝鲜的战俘问题。James Angus MacDonald, Jr. 1988. 295 页。John Archer Lejeune，1869-1942，他的个人文件登记册。中校 Merrill L. Bartlett，美国海军陆战队（退役）。1988. 123 页。到威克岛及更远的地方：回忆录。准将 Woodrow M. Kessler，美国海军陆战队（退役）。1988. 145 页。Thomas Holcomb，1879-1965，他的个人文件登记册。Gibson B. Smith。1988. 229 页。课程演变，海军陆战队指挥参谋学院，1920-1988 年。唐纳德·F·比特纳中校，美国海军陆战队后备役。1988 年。112 页。 人字形斗篷式 GI 匕首，战略情报局海军陆战队。罗伯特·E·马丁利少校，美国海军陆战队。1989 年。315 页。 海军陆战队少尉亨利·布尔斯·沃森 1845-1848 年的日记。查尔斯·R·史密斯编辑。1990 年。420 页。 当俄国人退缩时：美国海军对古巴导弹危机的反应。约翰·M·杨少校，美国海军陆战队后备役。1
罗德里戈（里克）查韦斯上校 部队健康防护副参谋长 罗德里戈·查韦斯二世上校就读于德克萨斯州中西部州立大学，获得放射学理学学士学位，并被任命为陆军医疗服务队少尉。他曾在军事上担任过以下职务：德克萨斯州萨姆休斯顿堡医疗卓越中心部队健康防护部主任；弗吉尼亚州福尔斯彻奇国防健康总部美国陆军医疗司令部卫生局局长办公室助理副参谋长；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗司令部辐射安全官；德克萨斯州胡德堡第三军副指挥外科医生；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 CBRN 科学分部主任；德国海德堡第 30 医疗旅临床操作官；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 NBC 科学分部副分部MEDDAC 辐射安全官，俄克拉荷马州西尔堡雷诺兹陆军社区医院；卫生行动官，第 47 野战医院，第 47 战斗支援营（临时），俄克拉荷马州西尔堡。他曾部署支援科索沃联合卫士行动；乌兹别克斯坦匕首特遣队、持久自由行动和国际安全部队阿富汗中级联合司令部；伊拉克伊拉克自由行动；夏威夷太平洋司令部友谊行动；联合部队陆地部队司令部；美国艾米诺斯，德克萨斯州萨姆休斯顿堡。查韦斯上校的军事教育包括陆军医疗部军官基础和高级课程、美国陆军指挥参谋学院和美国陆军指挥参谋学院的毕业生。他拥有科罗拉多州立大学环境健康物理学理学硕士学位。他获得的奖章和勋章包括铜星勋章（带有橡树叶簇）、国防功绩服役勋章、功绩服役勋章（带有四个橡树叶簇）、联合服役嘉奖勋章、陆军嘉奖勋章（带有两个橡树叶簇）、联合服役成就勋章、陆军成就勋章（带有四个橡树叶簇）和专家野战医疗徽章。
罗德里戈（里克）查韦斯上校 部队健康防护副参谋长 罗德里戈·查韦斯二世上校就读于德克萨斯州中西部州立大学，获得放射学理学学士学位，并被任命为陆军医疗服务队少尉。他曾在军事上担任过以下职务：德克萨斯州萨姆休斯顿堡医疗卓越中心部队健康防护部主任；弗吉尼亚州福尔斯彻奇国防健康总部美国陆军医疗司令部卫生局局长办公室助理副参谋长；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗司令部辐射安全官；德克萨斯州胡德堡第三军副指挥外科医生；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 CBRN 科学分部主任；德国海德堡第 30 医疗旅临床操作官；德克萨斯州萨姆休斯顿堡美国陆军医疗部中心与学校 NBC 科学分部副分部MEDDAC 辐射安全官，俄克拉荷马州西尔堡雷诺兹陆军社区医院；卫生行动官，第 47 野战医院，第 47 战斗支援营（临时），俄克拉荷马州西尔堡。他曾部署支援科索沃联合卫士行动；乌兹别克斯坦匕首特遣队、持久自由行动和国际安全部队阿富汗中级联合司令部；伊拉克伊拉克自由行动；夏威夷太平洋司令部友谊行动；联合部队陆地部队司令部；美国艾米诺斯，德克萨斯州萨姆休斯顿堡。查韦斯上校的军事教育包括陆军医疗部军官基础和高级课程、美国陆军指挥参谋学院和美国陆军指挥参谋学院的毕业生。他拥有科罗拉多州立大学环境健康物理学理学硕士学位。他获得的奖章和勋章包括铜星勋章（带有橡树叶簇）、国防功绩服役勋章、功绩服役勋章（带有四个橡树叶簇）、联合服役嘉奖勋章、陆军嘉奖勋章（带有两个橡树叶簇）、联合服役成就勋章、陆军成就勋章（带有四个橡树叶簇）和专家野战医疗徽章。
人工智能在美国情报中的作用
就像生活和商业的许多方面一样，人工智能 (AI) 正在改变全球情报行动的格局。事实上，复杂的 AI 功能的出现正在推动情报革命。对于美国情报界 (USIC) 和中央情报局 (CIA) 来说，AI 提供了前所未有的机会来增强情报行动和分析中的洞察力和决策能力，同时简化大型、复杂且全球分散的组织的后端业务运营。将 AI 整合到情报任务中旨在管理现代、无处不在的传感器技术产生的大量数据，并协助从这些数据中提取洞察力。USIC 的主要任务是通过收集和分析情报为总统和美国决策者提供决策优势。反间谍也是一项重要任务，中央情报局除了这些职责之外，还负责在总统的指导下开展秘密行动。如今，人工智能作为情报人员的合作伙伴，在所有这些任务中发挥着越来越重要的作用，从大量数据中提取见解，提高情报活动的效率和效力。近年来，人工智能取得了巨大进步，已经以深刻的方式改变了情报业务。人工智能有助于管理无处不在的传感技术产生的数据量激增，并促进这些数据在各种收集“INT”中的集成，包括人力情报 (HUMINT)、信号情报 (SIGINT) 和地理空间情报 (GEOINT) 等。例如，中央情报局利用人工智能进行内容分类、翻译和转录，以帮助分析师快速处理大量信息。最生动地体现在 OSIRIS 平台中，该平台由 CIA 的开源企业开发，并在美国情报界广泛共享。CIA 的 OSIRIS 平台展示了人工智能在开源情报 (OSINT) 中的强大集成，而几年前，这项任务主要依赖于人类的专业知识和劳动力。OSIRIS 现在使用大型语言模型来合成和呈现大量 OSINT，这本身就是人工智能驱动的工作流程的结果，它提供摘要并通过聊天机器人促进用户参与。该系统建立在数十年的人类专业知识和精选数据之上，由主题专家指导并以机器速度处理以提供可操作的见解。在网络安全方面，人工智能可以需要强调的是，OSIRIS 并不生产分析产品；相反，它帮助专业用户理解大量的 OSINT。聊天机器人可用于加强思维、质疑假设或探索替代方案——所有这些都是情报专业人员的有用功能。尽管人工智能最近取得了令人印象深刻的进步，但 HUMINT 对于解锁强大的洞察力和为美国决策者提供决策优势仍然至关重要。即使全球经济迅速数字化，也总会有一些秘密只存在于独裁者、暴君和恐怖分子的脑海中——随着网络威胁的数量和复杂性不断增加，这一现实只会得到加强。然而，人工智能仍然在经典间谍活动中发挥着重要作用——从人类来源秘密收集敏感情报的斗篷和匕首世界。人工智能和机器学习 (ML) 可以通过识别潜在情报来源（情报术语中的定位）或为潜在招募目标构建数字生活模式来提高 HUMINT 的成功率。通过对大量数据的解释，人工智能还可以成为评估数字威胁形势的宝贵工具，情报人员必须通过这些威胁形势在全球范围内悄悄移动和行动。情报专业人员与人工智能、人与机器之间的这种伙伴关系对于数字时代的成功越来越重要。除了 HUMINT 和分析任务之外，人工智能还通过自动化后台功能来增强 USIC 内的业务运营，从而释放人才以执行更高阶的认知任务。