XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System战斗中
操作员的状态：以生物学启发的计算为武器，又是战争法则的效果因子
abtract的人工智能和机器学习技术正在开发，即神经网络和系统体系结构将很快模仿人脑的结构和功能。因此，依靠当今人工智能和机器学习能力的有限分析技能的自主武器系统可能很快就会实现类似人类的判断。这种被称为神经形态计算的生物学启发的技术为武器的能力提供了突破性的突破，尤其是在战场环境的管理和分析中。未来的认知自主武器系统（爪）可以补充战斗中的重要作用，例如问责制义务，而他们独立地遵守了区别，相称性，军事必要性和人类的原则，可能会超越其人类和机器的前辈。
旅航空部队手册 - AskTOP.net
本 TC 适用于现役陆军、陆军国民警卫队 (ARNG)/美国陆军国民警卫队 (ARNGUS)、美国陆军预备役 (USAR) 和转型部队的陆军文职雇员，涵盖所有军事行动——和平时期军事行动 (PME)、小规模应急行动 (SSC) 和主要战区战争 (MTW)。TC 1-400 以通过近期行动、多次演习和深思熟虑的推理过程所获得的集体知识和经验为基础。本出版物植根于久经考验的原则和基本原理，同时涉及新技术和对国家安全面临的各种威胁的不断发展的反应。它还将协助陆军分校教授航空作战。此处描述的程序仅供参考，并非不灵活。战斗中的每一种情况都必须通过对此处规定的理论的明智解释和应用来解决。
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生成的AI礼物-Tecnozero
生成的AI有可能在与恶意演员的战斗中对安全专业人员至关重要。生成的AI提供了自动化的上下文感知建议，用于事件分析，并有助于从代码生成到违规预测的一切。LLM和变压器档案的潜在作用增强了模型理解和生成相关交互的能力，赋予安全专家能够导航并有效地应对网络安全的动态挑战。这就是为什么Sentinelone（具有奇异平台（该行业）的首个AI驱动网络安全平台的奇异性平台 - 继续以紫色AI（创新的生成AI安全助理）统一，简化和加速SECOPS的AI指控。
史蒂芬·科洛鲁克上校101司令，...
我们继承了一个以竞争，危机和全球冲突为标志的世界。即使是休闲观察者，冲突的特征也在迅速变化。当前的变化速度受到无人空中和地面系统，传感器，远程和自主系统以及电子战的扩散。很明显，在将来的战斗中，学习和做出决策的人比敌人做得更好。对战斗人员，更快地适应变化的人是生存和盛行的人。但是我们选择观察什么，我们如何学习以及我们需要做出什么决定？今天的透明战场（由无数传感器和视频记录下来）提供了丰富的信息。实际上，可用的数据太多，以至于筛选和辨别需要学习的内容比以往任何时候都重要。
在战术层面整合空间操作-Fort Moore
但经常被机动指挥官忽略，太空域提供了机动空间，如果不控制，将直接限制地面战斗中可用的机动自由。根据国防情报局（DIA）2019年报告“对太空安全性的挑战”，空间运营为地面力量提供了支持“地理位置和导航，目标识别，目标识别以及对对手活动的空间”的服务。“位置，导航，时机，时机（PNT）卫星；情报，监视和侦察（ISR）卫星；和基于轨道威胁的计数空间系统提供这些服务。这些服务中最关键的是基于威胁的计数器空间系统。他们直接攻击和反击ISR，PNT和导弹警告卫星对于在地面上提供功能至关重要。
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航空与航天动力杂志 - 2004 年冬季 - 空军大学
去年，英国皇家空军和美国空军再次在伊拉克上空并肩作战。在 21 天的战斗中，我们展示了有组织、一体化的空军和太空部队在联合作战中的力量。我们并非孤军奋战，但我们为地面部队的迅速胜利做出了超出应有的贡献。同时，我们能够与我们的特种作战部队（空中和陆地）联合，以防止伊拉克西部的活动干扰主要行动。空中力量与地面部队密切配合，阻止了敌人进行协调或连贯抵抗的企图。联军空军的这些努力在很大程度上没有引起媒体的关注，公众也不知道。但毫无疑问，我们的空军是迅速取得压倒性军事胜利的关键。