XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System态势感知
网络态势感知
人们常说一张图片胜过千言万语；在网络操作中，一张图片胜过数百万个日志文件条目。长期以来，人类一直使用视觉辅助工具来帮助他们定义、理解、分析、探索、解释和解决问题，从而了解情况并做出明智的决策。可视化将本质上非可视化的网络数据转换为视觉形式，支持高效探索、发现、分析、交流和有效理解大量数据。可视化可以是数据的静态或交互式呈现，以强化人类的认知。交互式可视化支持对大量数据的动态探索和分析，与使用传统的基于文本的方法相比，它不仅可以帮助分析师检测预期模式，还可以更有效地发现意外模式 [3、48 和 65]。给定一个数据集，有许多不同的方式来表示数据和编码各种变量。但是，对于给定的任务、用户和数据，某些显示比其他显示更有效，因为它们以不同的方式利用了潜在的人类感知和认知 [54 和 60]。简而言之，网络态势感知包括人类的认知和感知过程以及机器对数据的处理。在复杂而动态的网络环境中，敏锐的态势感知可能会大大提高人类决策的速度和质量。
人为因素 - 态势感知
态势感知可以描述为“对环境中具有时间和空间的元素的感知，对其含义的理解以及对其在不久的将来的状态的预测。” 态势感知的一个关键部分是了解在发生某些事件或必须采取行动之前还有多少时间可用。 对空间（元素有多远）的感知以及元素多久会产生影响在态势感知中起着重要作用。
态势感知数据链 (SADL)
简介 美国陆军的增强型位置报告系统 (EPLRS) 旨在通过数字数据通信系统支持战场上的战术行动。EPLRS 采用抗干扰波形，内置安全数据单元，以保护数据安全和时分多址 (TDMA) 架构。态势感知数据链 (SADL) 是将 EPLRS 无线电装置整合到飞机上。通过修改软件以与飞机航空电子设备接口，EPLRS/SADL 与飞机航空电子设备集成，以在驾驶舱中显示来自其他配备 SADL 的战斗机的数据、通过 Link 16/SADL 网关来自 Link 16 网络的数据以及地面 EPLRS 位置。以下表示 SADL 的主要功能： 1.整合空对空 (A–A) 战术和态势感知 (SA) 能力，例如： a. 飞机之间的互操作性，将飞机内部信息添加到网络上，供其他飞机访问和显示 b.支持多轨道目标环境，将飞机内部雷达轨道、传感器和目标指定信息添加到网络上，供其他飞机访问和显示。c. 空对空网络类型允许在特定“空中密钥”中的飞机之间交换平台性能、系统状态和传感器/目标数据 2.整合空对地 (A–G) SA 能力，例如： a. 飞机和地面网络之间的互操作性；这允许 SADL 飞机从地面 EPLRS 网络请求“友军”地面部队的位置数据。3.注意：当前无线电版本 11xy 不再支持名为“WinFAC”的应用程序。从数字前方空中管制员 (FAC) 消息中整合 A–G 战术和 SA 功能，例如：a. 近距离空中支援 (CAS) 飞机和地面前方空中管制员 (GFAC) 之间的互操作性，允许 GFAC 以数字方式发送目标位置数据。正在开发的 TACP-Mod 数字 CAS 应用程序“TACP-CASS”基于可变消息格式 (VMF)，并且仅通过 ASOC 网关与 SADL 通信，该网关由 JRE 托管的 SADL 网关和 MIDS 终端以及连接到“将 VMF 转换为 J 消息的 ASOC 桥”的联合射程扩展 (JRE) 托管的 PRC-117F 组成。
个人、团队和系统的态势感知
可持续公路货运中心，赫瑞瓦特大学，爱丁堡，EH14 4ES，英国摘要：这篇评论论文讨论了人体工程学中最具争议的主题之一，即态势感知，并介绍了三组关键模型。这些模型分为个体态势感知、团队态势感知和系统态势感知类型。尽管存在争议，或者也许正是因为存在争议，态势感知在过去二十年里一直是人体工程学领域研究和实践的持久主题。虽然不可能解决立场之间的争议和差异，但可以通过一种偶然的方法来进行问题模型匹配，从而进行调解。这是人体工程学理论的基础，将模型和方法与所面临的问题领域进行适当匹配。关键词：态势意识，理论，模型，个体态势意识，团队态势意识，系统态势意识，分布式态势意识 科学现状 态势意识 (SA) 是人体工程学中最热门的研究课题之一 (Wickens，2008；Salmon 和 Stanton，2013；Stanton 等人，2010)，也是最具争议的课题之一。该术语用于描述人们以及整个社会技术系统如何与其环境的动态保持耦合 (Moray，2004)。作为一个概念，它为研究人员和从业者提供了各种模型和方法来描述态势意识包含的内容，确定个人、团队或系统如何发展态势意识，或者评估任务执行过程中态势意识的质量 (Salmon 和 Stanton，2013)。它还应解释态势意识丧失时会发生什么，以及获得态势意识时如何影响绩效 (Stanton 等人，2015)。
态势感知简报 - 普华永道博客
俄乌战争现状 赫尔松战线继续保持稳定。俄罗斯的重点是通过修建据点和战壕来加固整个战线。有报道和图片显示，克里米亚西海岸也在进行此类防御工事，目前正在修建数十公里的连续战壕系统。如果冲突升级为与西方列强的对抗，俄罗斯规划者似乎预计会在克里米亚进行两栖登陆。双方在扎波罗热战线沿线进行小规模行动，主要在奥里奇夫和胡利亚波尔附近，领土没有发生重大变化。在武赫莱达尔，俄罗斯的进攻继续进行，进攻方损失惨重，没有取得任何进展。乌克兰军队击退了马林卡和阿夫迪夫卡地区的进攻。在阿夫迪夫卡，俄罗斯军队似乎试图复制他们在巴赫克穆特的努力，选择对该镇进行更广泛的包围行动。他们的攻击集中在突出部的侧翼，但到目前为止，乌克兰军队阻止了任何重大突破。在巴赫克穆特，局势已达到危急的顶点。俄罗斯的侧翼攻击几乎包围了这座城市，并切断了通往该镇的所有道路或对其进行了火力控制。这些道路是补给、增援和医疗后送的生命线，对于该镇的持续防御至关重要。乌克兰军队撤退到市中心，炸毁了巴赫克穆特内的桥梁，以减缓俄罗斯的推进。此外，在帕拉斯科维夫卡失陷后，巴赫克穆特北部的一座水坝被摧毁，以阻碍俄罗斯的推进。乌克兰军队的逃生路线已缩小到不到 4 公里宽。大约有 2-4 个旅和各种独立营参与保卫该市，俄罗斯军队完成包围将切断数千名乌克兰士兵的后路。俄罗斯的进攻很可能从南北两边继续。由于巴赫克穆特后方地形开阔，一旦巴赫克穆特被占领，俄罗斯军队将有可能迅速向克拉马托尔斯克和斯洛维扬斯克推进。
战场态势感知中的人工智能技术
自1950年阿兰·图灵提出“图灵测试”以来，人工智能技术得到了快速发展。目前，人工智能的应用主要集中在商业领域，而尚未广泛渗透到军事领域。随着现代信息技术的快速发展，人工智能技术将在未来智能化战争中发挥重要作用。同时，在高技术条件下的未来战争中，战争形态逐渐趋向于“实时战争”和“分秒战争”。战争节奏快、时间短、精度高；有人机与无人机混合编队逐渐成为主流，这对战场态势感知提出了更高的要求。而且战场态势感知能力存在于陆、海、空、天、电等作战领域，在电磁频谱、信息环境、认知维度等领域具有高度的紧密协同性，使战场态势感知与理解难度越来越大。如何快速准确地融合海量信息，形成完整准确的战场态势，是亟待解决的关键问题。本文将主要探讨如何发挥人工智能技术的作用，提高战场态势感知的有效性。
引领态势感知革命 - GA-ASI
通用原子航空系统公司 (GA-ASI) 的业务是开发变革性技术，以提供颠覆性成果。作为私营通用原子公司的子公司，GA-ASI 在成熟可靠的遥控飞机 (RPA)、战术侦察雷达和先进的高分辨率监视系统方面处于世界领先地位。该公司生产长航时、任务能力强的飞机，这些飞机配备集成传感器和数据链路系统，可提供持续的态势感知和快速打击能力。
态势感知简报 - 普华永道博客
俄乌战争现状 赫尔松战线继续保持稳定。俄罗斯的重点是通过修建据点和战壕来加固整个战线。有报道和图片显示，克里米亚西海岸也在进行此类防御工事，目前正在修建数十公里的连续战壕系统。如果冲突升级为与西方列强的对抗，俄罗斯规划者似乎预计会在克里米亚进行两栖登陆。双方在扎波罗热战线沿线进行小规模行动，主要在奥里奇夫和胡利亚波尔附近，领土没有发生重大变化。在武赫莱达尔，俄罗斯的进攻继续进行，进攻方损失惨重，没有取得任何进展。乌克兰军队击退了马林卡和阿夫迪夫卡地区的进攻。在阿夫迪夫卡，俄罗斯军队似乎试图复制他们在巴赫克穆特的努力，选择对该镇进行更广泛的包围行动。他们的攻击集中在突出部的侧翼，但到目前为止，乌克兰军队阻止了任何重大突破。在巴赫克穆特，局势已达到关键的高潮。俄罗斯的侧翼攻击几乎包围了这座城市，要么切断了通往该镇的所有道路，要么对其进行了火力控制。这些道路是补给、增援和医疗后送的生命线，对于该镇的可持续防御至关重要。乌克拉