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多域压制敌方防空 - DTIC
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设计和添加多域拼图中缺失的部分
• 令人惊讶的是，人们会期望这样一个基本概念会在构成《盟军联合条令》的 50 多种盟军联合出版物 (AJP) 或《综合作战计划指令》xiii 中引入并彻底定义。不幸的是，很难找到这样的定义，或者更确切地说，很难找到与我们在此处讨论的内容一致的定义，即作战领域，例如陆地、海洋、空中、网络、太空。然而，在 COPD 第 26 页第 1-7 段“交战空间”中，可以找到“北约目前在 PMESII 结构下认可的六 (6) 个领域”的介绍。这六个领域是 (1) 政治、(2) 军事、(3) 经济、(4) 社会、(5) 基础设施、(6) 信息。有趣且完全相关的概念，但显然属于不同种类，并且与我们的陆地、海洋、空中、网络和太空领域处于不同的层次。
用于较低分辨率的多域卷积神经网络...
摘要：运动想象 (MI) 脑机接口 (BCI) 因其在用户意图和任务执行之间直观匹配的特点而被广泛应用于各种应用。将干脑电图 (EEG) 电极应用于 MI BCI 应用可以解决许多限制并实现实用性。在本研究中，我们提出了一种多域卷积神经网络 (MD-CNN) 模型，该模型使用多域结构学习特定于主体和依赖于电极的 EEG 特征，以提高干电极 MI BCI 的分类准确率。所提出的 MD-CNN 模型由三个域表示（时间、空间和相位）的学习层组成。我们首先使用公共数据集评估了所提出的 MD-CNN 模型，以确认多类分类的分类准确率为 78.96%（机会水平准确率：30%）。之后，10 名健康受试者参与并在两个阶段（干电极和湿电极）执行了三类与下肢运动（步态、坐下和休息）相关的 MI 任务。因此，与仅使用单个域的传统分类器（FBCSP、EEGNet、ShallowConvNet 和 DeepConvNet）相比，所提出的 MD-CNN 模型使用三类分类器实现了最高的分类准确度（干电极：58.44%；湿电极：58.66%；偶然水平准确度：43.33%），并且两种电极类型之间的准确度差异最小（0.22%，d = 0.0292）。我们期望所提出的 MD-CNN 模型可用于开发具有干电极的稳健 MI BCI 系统。
了解北约的多域作战
在美国军队之外，特别是在北约，MDO 一词更为通用，很明显，它对不同的国家意味着不同的东西。还有一些相关概念，例如多域作战云，它试图在有人驾驶和无人驾驶平台以及人工智能 (AI) 支持之间建立联系。3 无论北约或美国军队如何使用 MDO 一词，我们都可以强调一个共同的主题。这个主题就是盟国和伙伴国家希望通过利用技术来跟上并保持领先，应对复杂的未来战争带来的挑战。对 MDO 一词的不同解释和应用延续了孙子兵法中“欲战先战”的古老思想。这就是为什么必须监视和反击北约竞争对手使用的商业技术。话虽如此，掌握和改进新科学，特别是信息技术，绝不能以牺牲指挥和控制艺术为代价。无论技术对蓝军有什么作用，无论蓝军对红军威胁和技术了解多少，联合部队指挥官都必须将这一切结合起来。
城市地形中的多域操作及其对医学努力的影响
他的城市战场长期以来一直是军事规划师存在的祸根。虽然高度紧张的冲突，但在力量上的场景几乎具有科学和分析性的质量，但插管的地形，复杂的人类维度（政治，权力，社会和文化）以及复杂的基础构造需要维持姿势，这表明姿势易于波动，不确定，不确定的，复杂的，复杂的，含糊的问题。因此，毫不奇怪的是，在伊拉克入侵的最初努力是由南部的通过人口中心，以免主体陷入困境。马克·米利（Mark Milley）将军首先担任陆军参谋长，最近担任联合参谋长的董事长，他明确表明，在不久的将来需要在城市战斗。1
基于脑电图的情绪识别的多域自适应图卷积网络
在所有情感识别任务的解决方案中，脑电图（EEG）是一种非常有效的工具，并受到了研究人员的广泛关注。此外，脑电图中多媒体的信息通常提供了更完整的情感图片。，很少有现有研究同时合并来自时间域，频域和功能性脑连接性的脑电图信息。在本文中，我们提出了一个多域自适应图卷积网络（MD-AGCN），融合了频域和时间域的知识，以充分利用EEG信号的互补信息。md-agCN还通过将通道间相关性与通道内信息相结合，从而考虑了脑电图通道的拓扑，从中可以以自适应方式学习功能性大脑的连接。广泛的实验结果表明，在大多数实验环境中，我们的模型超过了最先进的方法。同时，结果表明，MD-AGCN可以有效地提取互补的域信息，并利用基于EEG的情绪识别的信道关系。
为日本的多域防御力量做好准备……
制造业 (Johnston、Smith 和 Irwin，2018 年)、自主性 (Kott 等人，2018 年)、大数据 (Kim、Trimi 和 Chung，2014 年)、生物技术 (Mikulic，2021 年；经济合作与发展组织，2009 年)、纳米技术 (Dong 等人，2016 年) 和三个量子技术领域 (Srivastava，2019 年)。因此，欧洲已成为每个领域的全球领先者。欧洲各国都致力于增加政府对基础研究和开发的支出 (Parkinson，2018 年)，此外还推进促进各个部门之间合作的技术专项举措。例如，欧洲有一些旨在建设卫星星座以保护政府和军事通信的举措，以及一些专注于量子技术的努力（Fouquet 和 Drozdiak，2020 年；Srivastava，2019 年）。尽管计算给定时期内的出版物、专利和相关引用的总数只是衡量影响力的众多方法之一，但在欧洲，这些技术领域的数量也在持续上升（Dong 等人，2016 年）。俄罗斯也在这些领域进行投资。例如，俄罗斯正在开发高超音速武器，部分是为了应对美国在国内和俄罗斯附近部署的导弹防御系统。最近几次成功的试验反映了俄罗斯对进一步发展这些武器系统及其底层技术的承诺 (Sayler, 2021)。与此同时，俄罗斯专注于现代化增强型电子战能力，以实现复杂的干扰和反介入/区域拒止作战。增强型电子战可以为俄罗斯提供不对称能力和力量推动者或倍增器，以与北大西洋公约组织的东翼交战 (McDermott, 2017)。
ARL 主任战略计划第一年报告（20-23 财年）：多域作战 (MDO) 指挥和控制 (C2) 的人工智能 (AI)，作者：Priya Narayanan、Manuel Vindiola、Song Park、Anne Logie、Nick Waytowich、Mark Mittrick、John Richardson、Derrik Asher 和 Alexander Kott
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