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旅游战略与战术计划
旅游业因索取多于回报而声名狼藉。好消息是，情况不必如此。科尔本港的旅游业不应脱离社区的需求和愿望而发展。游客享受所有好处而社区承担所有成本的情景既不是旅游业的准确描述，也不是旅游业的普遍描述。旅游业要达到其预期目的，就必须与社区建立联系，并为居民的生活做出积极贡献。展望未来，将开辟空间，围绕不同观点进行持续对话，管理期望和时间表，并协商如何在可用资源的情况下继续发展。城市与社区成员（无论是直接还是间接地对旅游业感兴趣）之间的包容性互动将逐步提高人们对旅游业正在发生的事情的认识。赋予社区权力，让他们参与克服障碍并提出解决方案，也将培养一种和谐感，从而在这个过程中增强每个人的社会和经济能力。
2014 年，我，Stacy Zinn，成为蒙大拿州东区战术转移组的新任 DEA 组主管。我的工作是监督团队
2014 年，我，Stacy Zinn，成为蒙大拿州东区战术转移组的新任 DEA 组主管。我的工作是监督那些针对转移处方药（如 Oxycontin 和其他阿片类药物）的人开展调查的团队。在蒙大拿州比林斯的街道上，一粒 30 毫克的 Oxy 药丸的价格约为 35.00 美元，但在洛基博伊保留区，同样的药丸可以卖到大约 67.00 美元，在 Ft. Peck 保留区可以卖到 89.00 美元。药丸的价格对邪恶的贩毒组织来说非常有利可图，这引起了墨西哥卡特尔的注意。虽然卡特尔以利用冰毒销售剥削美洲原住民社区而闻名，但直到芬太尼爆发，卡特尔才变得公开化。
政策 24-92，非战术车辆执照
被指派在合同执行过程中操作政府所有或租赁设备的员工应由承包商出资并经认证，证明其完全有资格操作指派给他们的车辆/设备。总承包商应记录所有操作员的资格。在任何合同员工从事任何设备操作之前，应将此文件提供给行政合同官员。行政合同官员应在合同有效期内或根据适用的记录保留政策保留此文件。4. 本政策的支持者是美国陆军驻军 (USAG) 华楚卡堡，电话 (520) 533-9264。
将人工智能部署到战术边缘：Tercero Technologies 是...
据 Evans 所说，“我辞职后决定专注于 FPGA，因为我知道它们将成为机器学习推理领域特定加速器中更重要的技术。事实证明，FPGA 在过去几年中确实发展迅速，包括 AMD 于 2022 年以 350 亿美元收购 FPGA 技术市场领导者 Xilinx。但当 SBIR 主题发布时，并没有提到 FPGA。相反，该主题暗示了另一种技术，例如 GPU，它在机器学习中非常流行。我冒了一点风险，写了我的提案，说 GPU 很棒，但 FPGA 是未来，是未来的发展方向。虽然有风险，但成功了。令我惊讶的是，我们是唯一一家入选第一阶段的公司。我当时并不知道这一点，但事实证明海军陆战队熟悉 FPGA 技术。”
战术操作的机器学习安全
尽管有好处，但深度学习模型仍容易受到各种攻击和漏洞的影响。对抗机器学习是一个新兴领域，研究了机器学习模型和保护它们的机制的脆弱性[2]。在这种情况下，对手可以利用机器学习系统的设计，培训过程或部署中的弱点来操纵其行为或损害其绩效。一个主要的安全问题是围绕对抗（逃避）攻击，涉及恶意尝试通过向输入数据添加小的扰动来欺骗或降低模型的性能，以在模型中引入偏见或漏洞。在本文中，我们首先讨论战术领域深度学习的应用领域。接下来，我们将对抗性机器学习作为新兴攻击向量，并讨论对抗攻击对深度学习绩效的影响。最后，我们讨论了可以针对这些攻击应用的潜在防御方法。
1悬挂陈的增强学习算法以优化玩家的战术决策和
摘要： - 本文探讨了排名遗传优化增强学习（RGORL）算法的应用，以优化玩家在网球比赛中的战术决策和圆形计划。利用进化原理和强化学习技术，RGORL提供了一个数据驱动的框架，以增强球场性能。广泛的模拟证明了该算法在改善比赛成果，得分赢得百分比和游戏赢得百分比方面的有效性。结果说明了连续几代人的健身得分的稳步改善，表明RGORL随着时间的推移发展和完善策略的能力。对战术决策的分析揭示了诸如获胜率，得分赢得百分比和游戏赢得百分比的策略的优势。通过广泛的模拟，RGORL证明了匹配结果的显着改善，获胜率最大提高了13％。对战术决策的分析揭示了赢得百分比的积分的显着增强，在各种策略中，高达34％的人（尤其是“净方法”）提高了34％。此外，该算法在游戏中取得了可观的收益，赢得了百分比，记录的算法最高可增长25％。
一种用于自动零照片数据标签的生成人工智能方法，以支持战术零信任体系结构实现
摘要：实施军方为零信任体系结构（ZTA）实施的一个重大挑战是，当前的数据标记方法是手动完成的，这是一个耗时且容易出错的过程，破坏了网络安全测量的效率和有效性。本文介绍了一种创新方法，该方法利用生成人工智能（AI）来自动数据标记，以支持军事任务命令系统（MCS）中的战术ZTA实现。具体来说，我们开发了生成的AI零信任标签（GEASEL）工具，该工具使用了微调的大型语言模型，并根据预定义的访问控制类别对自动化的MCS消息数据进行了自动零摄像标记，从而简化了敏捷和强化的网络美食的路径。
确保现代战场陆军战术支援
业余人士谈论战术，专业人士谈论后勤，这种陈词滥调可能是军队应该如何运作，但它并不反映和平时期的做法。无论是英国陆军的“未来士兵”还是美国陆军的“多域作战中的美国陆军”，对保障的关注都相对较少。1 正如俄罗斯入侵乌克兰所表明的那样，后勤似乎在克里姆林宫的专业规划中发挥了有限的作用，表明政策愿望与能力之间的差距远非西方独有的概念疏忽。2 然而，纵观历史，后勤和保障决定了可以部署的军队规模、节奏、杀伤力、耐力和恢复力。此外，正在重塑作战部队战术的威胁同样给作战服务支援 (CSS) 要素带来了严峻挑战。因此，本文旨在概述 CSS 面临的威胁以及如何通过战术和能力发展来减轻这些风险。本文希望引发的问题是（尽管并未给出答案）维持行动的变化必然会如何影响作战部队的规划假设。
原始文章基于战术游戏的模型，用于新手Pencak Silat单稳定培训：计划和协议开发Ali Mardius 1，E
在线发布：2024年3月31日（接受出版2024年3月15日，doi：10.7752/jpes.2024.03089摘要这项研究旨在验证基于战术游戏的培训计划的功效该研究重点是评估该计划对提高参与者在单一立场的熟练程度的影响，重点是技术和战术技能。通过将战术游戏理论的原理纳入培训模型，Pencak Silat教练可以增强运动员在执行单稳定技术方面的能力。实施了研发方法，包括四个基本步骤：详尽的文献综述，专家评估，使用Aiken的V系数确定内容有效性以及测试观察者间的可靠性。实用性和有效性评估涉及85名专门从事Pencak Silat的新手武术运动员，并观察到采用裸手，砍刀和棍棒作为测量单位的个人运动。SPSS 25统计软件用于数据分析。分析结果证实了培训模型在提高单稳定技能的技术和战术方面的有效性，可靠性和有效性。该计划适合各种技能水平的运动员，包括较低和精英级别的运动员。这项研究提供了一项强大的培训计划，可通过结合技术和协作游戏练习来增强单稳定技能。最初是在殖民时代作为一种自卫法发展的，它演变成一种文化艺术形式。关键字：训练模型，单立场，战术游戏简介Pencak Silat，其起源可追溯到东南亚的马来民族群体，尤其是在印度尼西亚（Mustaffa，K.，Ahmad，K。，＆Wong，1978年），具有丰富的历史。在后殖民时代，Pencak Silat转变为结构化的竞争性战斗运动，其公认的比赛，例如东南亚比赛（海上比赛），欧洲冠军和世界冠军。这项运动见证了全球的显着扩张，据报道，有37个国家参加了2016年世界锦标赛。像空手道和跆拳道等其他亚洲武术一样，彭卡克·西拉特（Pencak Silat）在西方国家也越来越受欢迎，这可以证明，荷兰，比利时，英国，美国和澳大利亚等国家参与2016年世界锦标赛。此外，在东半球，日本，中国和韩国等领先的武术国家也接受了Pencak Silat，这从他们积极参与2016年世界锦标赛中可以明显看出，随后对Pencak Silat作为2018年亚洲运动会和随后的活动和随后的活动（SOO ET，2018年）的官方运动。在Pencak Silat中，其中一项比赛的重点是一种称为单个立场或Jurus Tunggal的运动艺术（Wilda＆Irawadi，2019年）。鉴于Pencak Silat的日益普及，必须确定与出色性能相关的关键运动模式。这种理解对于有效的教练，改进的培训方法以及单星竞赛中培训计划和协议的持续发展和创新至关重要（Marwan，2014年）。先前的研究尚未提供对Pencak Silat的全面见解，尤其是单个立场的复杂性，单姿势Pencak Silat包含复杂的运动序列，包括各种基于武器和武器的技术（Haqiyah＆Abidin，2020）。精心设计的培训计划模型对于实现执行单一立场的熟练程度至关重要。这样的程序应增强能够熟练地执行单一立场的艺术所必需的技能。新手运动员需要一项培训方案，以支持其运动能力的发展。因此，我们建议基于战术游戏为单一立场实施培训计划模型。战术游戏是一种旨在掌握单一立场的模型中的协作培训方法。这种基于游戏的训练模型是一个理论框架，也是一个连接培训的链接，并通过开发单稳定技能。通过战术游戏和