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演习设计 - 陆军出版局
本训练通告 (TC) 概述了设计和执行训练演习的方法。它描述了计划和控制陆军演习的人员的规划程序和方法、职责和分析，这些演习旨在作为集体训练活动的最终形式，以严格评估部队训练状态。集体训练是部队训练的一部分。它以绩效为导向，是各级领导履行的指挥责任。作为根据正式训练计划执行的连续过程，集体训练对部队和团队进行他们应执行的任务和使命的训练。它采用爬行-步行-奔跑的方式执行，涉及所有训练领域和集成的现场、虚拟、建设性和游戏训练环境。
边境和移民独立首席检查员
建议是否被接受在一定程度上是一种干扰。直白地说，如果内政部不想改变，它就不会改变。确定一项建议是否被执行的唯一有意义的方法是将其作为另一次检查的一部分进行审查。今年，我们又多次重新审视了那些被接受但未执行的建议。内政部的任务是确保并确信其拥有正确的内部控制机制。我将继续在遇到这种情况时指出这一点。有明显的积极例外，但这些例外似乎往往是由部长的关注所驱动的。我担心，如果任由一些官员自行其是，他们会满足于过多地润色和正面渲染，从而导致无法实现真正的改变。尽管如此，还是取得了进展
DOD 5000.4-M-2 软件资源数据报告...
本手册描述并解释了国防部主要软件密集型系统的软件元素数据的收集和报告。需要来自 ACAT IA、ACAT IC 或 ACAT ID 程序的数据，这些程序包含预计价值超过 2500 万美元（2002 财年美元）的软件工作。数据收集和报告适用于开发和升级，无论是根据商业合同执行的还是根据谅解备忘录 (MOU) 条款由政府中央设计活动 (CDA) 内部执行的。1 本手册分为六章。第一章提供了背景和数据类别的一般描述、政府对数据的预期用途以及每个项目定义和提交其项目特定数据以供存档和未来分析的过程。
通过基于模型的强化学习 /作者的双重钟摆的学习控制= Alberto的Dalla Libera； Turcato，Niccolò； Giocomuzzo，朱利奥；卡利，鲁格罗；罗梅雷斯，迭戈 /creationdate = 2024年10月17日 /主题=机器人学习，机器人技术< /div>
在这份简短的报告中，我们介绍了我们的团队实施的强化学习（RL）[1]来应对在IROS 2024 1举行的第二次AI奥运会竞赛的模拟阶段。The algorithm we employed, Monte- Carlo Probabilistic Inference for Learning COntrol (MC- PILCO) [2], is a Model-Based (MB) RL algorithm that proved remarkably data-efficient in several low-dimensional benchmarks, such as a cart-pole, a ball & plate, and a Furuta pendulum, both in simulation and real setups.mc-pilco也是赢得本次比赛第一版的算法[3]。mc-pilco是MB策略梯度算法的一部分。它通过与系统进行交互来利用收集的数据来得出系统动力学模型并通过模拟系统来优化策略，而不是直接在系统数据上优化策略。应用于物理系统时，这种方法可以比无模型（MF）解决方案高表现和数据效率高。本文的组织如下：第二部分介绍了竞争的目标和设置。第三部分介绍了MC-PILCO算法。 第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第三部分介绍了MC-PILCO算法。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。第四节报告了已经执行的实验，最后V节结束了论文。
用于理解、调试和改进基于方程模型的仿真性能的工具
基于方程的面向对象 (EOO) 建模语言提供了一种方便的声明性方法来描述信息物理系统的模型。由于 EOO 语言易于使用，因此可以用有限的努力构建大型复杂模型。但是，当前最先进的工具在出现错误或模拟结果错误时不会向用户提供足够的信息。最重要的是，工具必须为用户提供足够的信息来纠正错误或了解导致错误模拟结果的问题所在。但是，了解 EOO 编译器的模型转换过程是一项艰巨的任务，不仅需要了解工具在模拟期间执行的数值算法，还需要了解正在执行的复杂符号转换。
MCTP 3-32F（已锁定）
• 联合军事欺骗（MILDEC）涉及由作战指挥官和特遣部队指挥官为支持军事战役和重大军事行动而策划和执行的国防部欺骗活动，旨在使敌方决策者或指挥官采取有利于指挥官目标的行动或不作为，并支持军事战役和重大行动。• 战术欺骗（TAC-D）涉及国防部为支持战术行动而策划和执行的欺骗活动，旨在使敌方决策者采取有利于指挥官直接战术目标的行动或不作为。• 支持作战安全欺骗（DISO）是一种欺骗活动，旨在保护友军行动、人员、计划、设备和其他资产的安全和保密性，不被外国情报实体（FIE）收集。有关更多信息，请参阅国防部指令（DoDI）S-3604.1，（U）国防部军事欺骗。
AE 4552 – 人类与自主性简介
小时数：3-0-3 目录说明（25 个字或更少）：了解人类和自主系统在动态、复杂领域中执行的功能的基本原理。AE 4552 和 AE 6552 均不授予学分。先决条件：AE 3515 系统动力学与控制或 AE 3531 控制系统分析与设计 课程目标：让学生了解：人类和自动化在当前和未来系统中执行的功能；人类和自动化如何执行这些功能，特别关注 AE 课程中未涵盖的功能；以及人类和自动化在执行这些功能时如何相互作用，以使学生能够理解在决定是否自动化时的基本权衡。学习成果：学生将获得足够的工作知识：
会议主题：“优化您的AWP系统”
上午9:30建立了一个材料管理系统来优化您的AWP实施：材料可能是项目的最大成本，有效的材料流对于项目成功至关重要。尽管材料很重要，但项目通常会陷入供应链问题。CII RT-363提出了建议，以改善三个领域的供应链：流程改进，供应商集成和数字供应链。这些建议是在AWP项目执行的背景下进行的，但也可以作为有效项目执行的一部分独立实施。可以提高供应链绩效，从而最大程度地提高了AWP计划的好处 - 帮助公司实现了25％提高生产率的潜力，而TIC降低了10％，这源于AWP的成熟实施。扬声器：
