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焦灼的天空之上 - 全球安全研究中心
第四次工业革命正在以更快的速度重塑我们的世界 第四次工业革命正在以更快的速度重塑我们的世界，速度超过了我们适应变化的速度。技术的发展速度超过了我们适应变化的速度。技术的发展速度超过了我们制定政策来指导和管理对社会的影响的能力。这些变化在社会中最具革命性。这些变化在国家安全领域最具革命性，新兴技术正在改变战争和冲突的面貌。我们看到了战争和冲突面貌改变的轮廓。我们看到了无人机、自动驾驶汽车、信息、人工智能、网络和空间在战场上的应用的未来轮廓。我们的人工智能、网络和空间在战场上。我们之前关于战略延迟的书籍预览了即将发生的事情，但我们还没有到达那里。我们还没有完成即将到来的事情，但我们还没有到达那里。我们尚未完成从传统防御和威慑系统向未来军火库的过渡。其结果是旧技术与未来军火库的结合。其结果是新旧技术相结合，构成了未来军队结构的原型。我们看到，未来军队结构正在形成。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
态势感知深度强化学习在网络物理巡飞弹药系统中实现自主非线性机动控制
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于态势感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了态势感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性机动控制算法。
资本改善计划 - 2022 2026
鉴于我们的运动场上运动和使用的次数很多，需要持续对城市运动场进行重大升级。此 CIP 项目细节规定预算资金用于更换破旧的草坪草、添加沙质壤土和坡度以实现良好的排水、消除低洼处和不安全的比赛条件，以及种植各种用于处理大量人流的百慕大草。
人工智能介绍CSC384：教科书
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人工智能崛起中的就业前景
摘要 — 人工智能 (AI) 可能对全球经济和社会产生深远影响。当前，人工智能在职场上掀起的技术变革浪潮，重新引发了人们对失业和不平等加剧的普遍担忧。本研究旨在分析亚洲大学生对人工智能技术在职场上日益发展的看法，并评估他们对人工智能作为未来劳动力市场中可行的就业竞争对手所面临的挑战的信心和适应能力。日惹州立大学随机对 84 名受访者进行了调查，并使用描述性统计数据分析数据。研究结果显示，超过 70% 的受访者拥有足够的自信和适应能力来应对未来人工智能技术的颠覆性力量，但他们对职场人工智能技术的看法却喜忧参半，因为提供的三个回答选项（害怕、自信或无所谓）之间的差异幅度非常小，每个选项都低于 50%。这项研究弥补了有关大学生对职场人工智能的看法（尤其是亚洲）的文献空白，同时也提供了有用的见解和建议，以确保所有相关利益相关者（尤其是大学生）最大限度地利用人工智能带来的机会，同时减少或完全消除他们道路上的威胁。
武装部队概述
拿破仑·波拿巴愤世嫉俗地说，上帝站在更强大的部队一边，但作为一名炮兵军官，他正是在使用它的过程中寄托了胜利的信念，称其为“战斗女王”。他认为在关键方向集结火炮是在战场上取得成功的必要条件。 20世纪，俄罗斯诞生了一种说法：炮兵是战神，托伦训练场附近的一扇大门上至今仍可以读到这样的铭文。这并不夸张，因为第二次世界大战期间，陆地战场上死伤的人中有三分之二是炮弹和迫击炮手榴弹的受害者。如今，尽管其他作战工具得到了发展，火炮仍然是一种关键武器，能够击中所有战术目标，并且得益于远程精确弹药和作战弹药。经典的身管火炮具有其他类型武器无法比拟的成本效益比。如果导弹，包括带有核弹头的弹道导弹，被认为是火炮的一部分，因为它们曾经由火炮服役，那么它也是人类使用的最强大的武器。我们选择火炮作为本期《Przegląd Samoch Zbrojnych》的主题。在我军中，导弹部队和炮兵部队（WRiA）发挥着重要作用，指挥体制改革后，明显保留了管理权。然而不容忽视的是，波兰炮兵的武器库正变得越来越多。
情境感知深度强化学习... - arXiv
摘要 —随着无人机技术的快速发展，无人机被广泛应用于包括军事领域在内的许多应用领域。本文提出了一种新型的基于情境感知 DRL 的自主非线性无人机机动性控制算法，应用于网络物理巡飞弹药。在战场上，基于 DRL 的自主控制算法的设计并不简单，因为通常无法收集现实世界的数据。因此，本文的方法是利用 Unity 环境构建网络物理虚拟环境。基于虚拟网络物理战场场景，可以设计、评估和可视化基于 DRL 的自动非线性无人机机动性控制算法。此外，在现实战场场景中，存在许多不利于线性轨迹控制的障碍物。因此，我们提出的自主非线性无人机机动性控制算法利用了情境感知组件，这些组件是在 Unity 虚拟场景中使用 Raycast 函数实现的。基于收集到的态势感知信息，无人机可以在飞行过程中自主且非线性地调整其轨迹。因此，这种方法显然有利于在布满障碍物的战场上避开障碍物。我们基于可视化的性能评估表明，所提出的算法优于其他线性移动控制算法。