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ATP 7-100.1 总统文件 TC 3-22.69高级情境意识
ATP 7-100.1描述了用于陆军培训，专业教育和领导者发展的俄罗斯战术。本文件是ATP 7-100系列的一部分，该系列介绍了一个民族国家的军事学说，重点是陆军地面部队和战术行动，以进攻，国防和相关任务集。其他基础主题包括任务组织，能力以及与军事任务和支持职能有关的局限性。ATP 7-100.1是理解俄罗斯地面力量如何在战术行动中进行思考和行动的基础。本出版物在动态操作环境条件下提供了多个功能策略的例子。该ATP中的策略具有描述性，并提供了从俄罗斯学说，翻译文学和最近历史事件的观察的策略方向。
脊全瘤免疫的多模式分析揭示了不同的免疫情境
抽象的背景脊架是轴向骨骼中罕见的癌症，由于其解剖位置，其治疗选择有限，具有挑战性的临床管理。近年来，一些临床试验表明，丘多马斯可以对免疫疗法做出反应。然而，仍然缺乏对脊全瘤免疫力及其与临床参数的关联的深入描绘。方法我们通过应用多模式方法提出了76个脊架的免疫学特征的全面表征。进行了20个脊架的转录组分析，以通过抑制的免疫学常数（ICR）特征来告知免疫相关基因的活性。通过成像质量细胞仪进行多维免疫表型，以在32个脊架的不同免疫情境中提供见解。T细胞浸润，然后通过单变量和多元COX比例危害模型以及Kaplan-Meier估计值与临床参数相关。此外，在所有76名患者中，通过免疫组织化学染色评估了人类白细胞抗原（HLA）I类的不同表达模式。最后，通过对24名患者的TCRB基因座的可变区域进行分析，寻求T细胞受体（TCR）的克隆富集。结果通常表现出一种免疫“热”微环境，如ICR转录特征所示。此外，我们观察到大多数脊全瘤保持了HLA I类表达。我们根据T细胞浸润确定了两个不同的脊髓瘤，它们独立于临床参数。高度浸润的组进一步以较高的树突状细胞浸润和肿瘤中多细胞免疫聚集体的存在为特征，而低T细胞浸润与免疫和基质细胞的整体细胞密度较低有关。有趣的是，与TCR库的TCR库相比，TCR库的克隆富集更为明显。结论我们的发现揭示了通过识别
可编程通用光子处理器中的情境性、连贯性和维度的实验认证
高维状态的量子叠加使得加密协议中的计算速度和安全性都得以提升。然而，层析成像过程的指数复杂性使得这些属性的认证成为一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们使用由飞秒激光写入技术制造的六模通用光子处理器实现的成对重叠测量，通过实验认证了针对不断增加的维度的量子系统的相干性见证。特别是，我们展示了所提出的相干性和维度见证对于维度高达 5 的量子比特的有效性。我们还展示了量子询问任务中的优势，并表明它是由量子语境性推动的。我们的实验结果证明了这种方法对于可编程集成光子平台中量子属性认证的有效性。
推荐引用 推荐引用 Schwartz, David 和 Te'eni, Dov (2024) “人工智能在情境中的知识创造、管理和消费”，信息系统协会杂志，25(1)，37-47。 DOI：10.17705/1jais.00862 可从以下网址获取：https://aisel.aisnet.org/jais/vol25/iss1/12
这会是我们写的最后一篇社论吗？或者说，会不会是我们写的最后一篇社论？根据本期特刊中提出的观点，人工智能完全接管期刊出版流程是完全有可能的，从人工智能生成的评论开始，正如我们的一些撰稿人所讨论的那样，直到实现完全由人工智能驱动的期刊，包括社论。但是，您将在本期特刊中遇到的其他观点则表明，我们作为编辑的角色仍然至关重要，提出的各种理由表明，在学术期刊文章的制作、评估和出版的各个方面保持高水平的人类参与非常重要。但在质疑我们在期刊生态系统中的角色时，我们提出了一个基本问题，即未来的知识生产应该采取何种形式，这是我们的许多撰稿人所探讨的一个基本问题。您将要阅读的其他观点探讨了作者、编辑、审稿人、出版商和最终读者的当前角色，这些角色受到现有制度动态的支持，而这些动态本身可能会让位于新的认识论基础和以新方式产生、验证和共享的知识单元。变革之风正在吹拂，我们最好开始弄清楚如何扬帆起航。
Cyber COBRA（情境客观评级）
根据周围标准对发现进行评级，通过遵循定义的经验方法来得出计算评级，建立了一种符合上下文的一致方法。当今存在许多行业方法和框架，例如通用漏洞评分系统 (CVSS)，它试图根据回答一般性问题对发现进行评级 [1]。此外，还有通用配置评分系统 (CCSS)，它通过关注软件配置问题来衡量严重性 [8]。当应用于洛克希德马丁生态系统时，事实证明按照设计使用这些框架具有挑战性，洛克希德马丁生态系统是一家托管国家安全系统 (NSS) 和处理受控非机密信息 (CUI) 的国防承包商 [6、11、12]。CVSS 虽然通用、基础广泛且缺乏适应能力，但它为进一步研究提供了基础，以确定产生一致、准确结果所需的修改。该团队使用过去参与的真实网络测试结果创建了上下文目标评估 (COBRA) 框架，以调整问题、类别等。COBRA 旨在从网络测试利用的角度确定发现的关键性（严重性评级）。请注意，在本文中，关键性和严重性、任务和参与度等术语有时可以互换使用。最终，COBRA 会提出由子问题支持的初始网络测试问题：
利用野外视频对情境化世界模型进行预训练，以进行强化学习
利用大型和多样化数据集的无监督预训练方法已在多个领域取得了巨大成功。近期研究已针对基于模型的强化学习 (MBRL) 研究了此类无监督预训练方法，但仅限于特定领域或模拟数据。本文中，我们研究了使用丰富的自然视频预训练世界模型的问题，以便高效学习下游视觉控制任务。然而，自然视频具有各种复杂的情境因素，例如错综复杂的背景和纹理外观，这妨碍了世界模型提取共享的世界知识以更好地概括。为了解决这个问题，我们引入了情境化世界模型 (ContextWM)，它明确地分离情境和动态建模，以克服自然视频的复杂性和多样性，并促进不同场景之间的知识转移。具体来说，我们精心实现了潜在动力学模型的上下文化扩展，通过引入上下文编码器来保留上下文信息并赋能图像解码器，从而促使潜在动力学模型专注于关键的时间变化。我们的实验表明，搭载 ContextWM 的野外视频预训练可以显著提升 MBRL 在机器人操控、运动和自动驾驶等多个领域的采样效率。代码可从以下代码库获取：https://github.com/thuml/ContextWM。
自主四轮驱动器的控制器设计，用于增强空中监视和情境意识
摘要 - 由于其可操作性，多功能性以及访问遥远而充满挑战的地形的能力，使用无人驾驶汽车（UAV）进行航空监视操作引起了显着关注。在本文中，基于加速度的控制器使用基于Lyapunov的控制方案为四轮摩托车无人机设计，以在一系列航空监视任务中增强其性能。使用所提出的算法，可以优化四轮驱动器的机动功能，从而在障碍物环境中进行监视任务期间进行精确的运动。通过计算机模拟，根据稳定性和准确性评估了基于加速度的控制器的性能。结果表明，所提出的控制器表现出成功的导航，使Quadcopter能够以提高的效率和可靠性执行复杂的监视操作。这项研究有助于四轮技术在航空监视应用中的适用性，为提高情境意识铺平了道路，并有效监测了一系列针对性领域的各种执法和安全操作。索引术语 - Quadcopter，监视区域，航空导航，Lyapunov功能
用于神经形态空间情境观测的双目望远镜...
虽然基于事件的空间态势感知提供了显著的优势，但基于事件的传感范式也带来了传统基于帧的 SSA 所没有的新挑战。快速而微弱的点源很难在其他来源产生的虚假变化检测中识别出来，尤其是来自昆虫、蝙蝠和飞机的检测。神经形态传感器缺乏绝对亮度信息，当 RSO 和大气物体的轨迹从观察者的角度来看相似时，更难区分它们。虚假检测不仅限于大气伪影，也可能是由于传感器噪声造成的。虽然最近的神经形态传感器与旧型号相比已显著改善了噪声特性，但仍然希望尽可能接近本底噪声来检测越来越微弱的物体。
网格异常的情境意识的视觉分析
我们通过可视化在现有宽带有线电视网络设备上部署的电压传感器中的新数据来描述电力配电系统的几乎实时情况意识。我们基于Web的可扩展视觉分析平台支持交互式地理空间探索，时间序列分析以及在潜在异常事件中网格行为的汇总。宽带有线电视传感器网络提供了比大多数公用事业通常可以使用的局部空间分辨率的电气分配系统的观察能力，从而揭示了网络的运行状态，并有助于检测出易于的行为或与预期模式的偏差，尤其是在电动公用事业服务领域。我们概述了交互式地理空间和时间序列可视化组件的设计和验证以及在整个网络上提供元数据，历史和实时传感器数据的实时流的可扩展数据服务。我们在极端天气的时期介绍了平台，阐明了其协助检测影响功率可用性，质量，弹性和服务恢复的操作模式的能力。