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AFI36-2201-AF_Training-15Sep10.pdf
本指令实施 DoDD 1322.18《军事训练》（2004 年 9 月 3 日）、DoDI 1322.20《军事训练交互式课件 (ICW) 的开发和管理》（1991 年 3 月 14 日，修订 1，1994 年 11 月 16 日）、DoDI 1322.26《分布式学习的开发、管理和交付》（2006 年 6 月 16 日）和 AFPD 36-22（2004 年 3 月 22 日），用于开发、管理和开展空军 (AF) 技术、辅助和新兵训练。针对空军级定量新兵和技术训练要求的部队管理政策、职责和程序在 AFI 36-2616《训练有素的人员要求》中实施。本空军指令 (AFI) 适用于总部队 - 现役、空军预备役、空军国民警卫队 (ANG) 和空军文职人员部。确保根据 AFMAN 33-363《记录管理》维护根据本出版物中规定的流程创建的所有记录，并根据位于 https://www.my.af.mil/gcss- af61a/afrims/afrims / 的空军记录处置时间表 (RDS) 进行处置。‖使用 AF IMT 847《出版物变更建议》将建议的变更和有关本出版物的问题提交给主要责任办公室 (OPR)；将 AF IMT 847 从现场路由到主要司令部 (MAJCOMS) 出版物/表格管理器。
基于反向传播的深度脉冲神经网络学习技术：综述
摘要 — 随着智能系统的采用，人工神经网络 (ANN) 已变得无处不在。传统的 ANN 实现能耗高，限制了它们在嵌入式和移动应用中的使用。脉冲神经网络 (SNN) 通过二进制脉冲随时间分布信息来模拟生物神经网络的动态。神经形态硬件的出现充分利用了 SNN 的特性，例如异步处理和高激活稀疏性。因此，SNN 最近引起了机器学习社区的关注，成为低功耗应用的 ANN 的受大脑启发的替代品。然而，信息的离散表示使得通过基于反向传播的技术训练 SNN 具有挑战性。在这篇综述中，我们回顾了针对深度学习应用（例如图像处理）的深度 SNN 的训练策略。我们从基于从 ANN 到 SNN 的转换的方法开始，并将它们与基于反向传播的技术进行比较。我们提出了一种新的脉冲反向传播算法分类法，将其分为三类，即：空间方法、时空方法和单脉冲方法。此外，我们还分析了提高准确性、延迟和稀疏性的不同策略，例如正则化方法、训练混合和调整特定于 SNN 神经元模型的参数。我们重点介绍了输入编码、网络架构和训练策略对准确性-延迟权衡的影响。最后，鉴于准确、高效的 SNN 解决方案仍面临挑战，我们强调了联合硬件和软件共同开发的重要性。
aetci36-2651.pdf - 空军 - AF.mil
本指令执行空军部政策指令 36-26《总兵力发展与管理》。本指令涵盖基本军事和技术训练中的角色和职责。本指令适用于正规空军、空军预备役 (AFR)、空军国民警卫队 (ANG) 和空军部 (DAF) 永久或临时分配到空军教育和训练司令部 (AETC) 的文职人员。本出版物不适用于美国太空部队。本指令适用于第 637 训练组国防语言学院英语语言中心 (DLIELC) 和美洲空军学院 (IAAFA)，用于其教职员工和干部的兵力发展和管理，以及第二空军 (2 AF) 内分配的国际常驻方。国际常驻方包括根据军事人员交流计划和空军客座教员计划分配的所有个人。例外：本指令不适用于在 IAAFA 或 DLIELC 接受培训的外国军事学生，但涉及风险管理和高风险培训的除外。此外，AETC 指令 (AETCI) 36-2651 根据 IAAFA 和 DLIELC 的安全合作教育和培训任务的性质确定了例外情况。值得注意的是，IAAFA 和 DLIELC 不授予空军专业代码 (AFSC) 或空军社区学院 (CCAF) 学分，也没有军事训练教官 (MTI) 或军事训练领导 (MTL)。IAAFA 和 DLIELC 遵守空军指令 (AFI) 16-105《联合安全合作教育与培训》，用于其培训流程的某些部分以及对国际军事学生的照顾。受 AETC 单位行政控制但受非 AETC 机构或学校运营控制的 AETC 人员将遵守合同规定的指导和要求，
Canc frp：2025 年 6 月 OPNAVNOTE 5400 Ser DNS-12/...
批准日期：2025 年 6 月 OPNAVNOTE 5400 Ser DNS-12/24U102080 2024 年 6 月 27 日 OPNAV 通知 5400 发件人：海军作战部长 主题：改变指挥直属上级并将海军航空技术训练中心重新命名为 MUGU 参考：(a) OPNAVINST 5400.44B (b) OPNAVINST 5400.45A 1.目的。批准海军教育和训练司令部 (NETC) 指挥官的请求，将直属上级 (ISIC) 调动并将海军航空技术训练中心穆古支队点 (CNATT DETACHMENT POINT MUGU) 更名为海军航空技术训练中心勒莫尔支队点穆古 (CNATT UNIT LEMOORE DETACHMENT POINT MUGU) 负责人，如参考 (a)。2. 范围和适用性。本通知适用于 NETC；海军航空技术训练中心 (CENNAVAVNTECHTRA) 指挥官、海军航空技术训练中心勒莫尔 (CENNAVAVNTECHTRAU LEMOORE) 负责人；以及 CNATT DETACHMENT POINT MUGU。3. 背景。根据 NETC 的审查结果，CNATT DETACHMENT POINT MUGU 将改变 ISIC 并更名为 CNATT UNIT LEMOORE DETACHMENT POINT MUGU，以改进指挥和控制。4. 组织变更。修改 CNATT DETACHMENT POINT MUGU 的报告关系并更名为 CNATT UNIT LEMOORE DETACHMENT POINT MUGU，立即生效。第 4 段中的报告关系和名称变更适用。a. 名称变更 海军航空技术训练中心负责人 Lemoore Detachment Point Mugu BLDG 50 13 th ST Point Mugu, CA 93042-5051 (SNDL: C58J) (UIC: 66064)
迁移学习和 SpecAugment 应用于基于 SSVEP 的 BCI 分类
目标：我们使用深度卷积神经网络 (DCNN) 对基于稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 的单通道脑机接口 (BCI) 中的脑电图 (EEG) 信号进行分类，该接口不需要用户进行校准。方法：EEG 信号被转换为频谱图，并作为输入，使用迁移学习技术训练 DCNN。我们还修改并应用了一种通常用于语音识别的数据增强方法 SpecAugment。此外，为了进行比较，我们使用支持向量机 (SVM) 和滤波器组典型相关分析 (FBCCA) 对 SSVEP 数据集进行了分类。结果：从微调过程中排除评估用户的数据后，我们使用较小的数据长度（0.5 秒）、仅一个电极（Oz）和具有迁移学习、窗口切片（WS）和 SpecAugment 时间掩码的 DCNN，对来自开放数据集的 35 名受试者实现了 82.2% 的平均测试准确率和 0.825 的平均 F1 分数。结论：使用单个电极和较小的数据长度，DCNN 结果优于 SVM 和 FBCCA 性能。迁移学习提供的准确率变化很小，但使训练速度更快。SpecAugment 实现了小幅性能改进，并成功与 WS 结合，获得了更高的准确率。意义：我们提出了一种使用 DCNN 解决 SSVEP 分类问题的新方法。我们还修改了语音识别数据增强技术并将其应用于 BCI 环境中。所提出的方法在数据长度较小且只有一个电极的 BCI 中超越了 FBCCA 和 SVM（更传统的 SSVEP 分类方法）所获得的性能。这种类型的 BCI 可用于开发小型快速系统。
白羊座杂志 2022 年第 1 版 - 皇家空军
您好，欢迎阅读 2022 年 Aries 杂志第一期。本期杂志包含大量文章，展示了 2021 年最后几周和 2022 年头几个月英国皇家空军肖伯里基地开展的一些出色工作。去年最后几周的亮点之一是能够欢迎当地的老年人回来，在英国皇家空军肖伯里基地享用节日午餐。这个可爱的活动通常每年举行一次，但与许多其他活动一样，它在 2020 年无法举行。2022 年开局繁忙，第一飞行训练学校庆祝其朱诺直升机机队突破 50,000 小时飞行的重要里程碑。在国防航空和太空作战学院，课程设法在繁忙的培训计划中抽出时间到当地社区开展活动，为斯坦顿海因希思的圣安德鲁教堂和什鲁斯伯里的巴拿巴社区教堂提供支持。在本期中，您还可以阅读有关空中交通管制的变化，以及推出新的尖端空中交通管理系统“马歇尔计划”。英国皇家空军肖伯里基地是第一个过渡到作战服务的单位，该计划现在将推广到 60 多个国防部站点。英国皇家空军肖伯里基地最近还与飞行中尉道格·布朗和准尉埃迪·帕蒂卡告别，他们从皇家空军退役。他们一共服务了 75 年，堪称楷模，我们将非常想念他们；我们祝愿他们未来的计划好运。最后，我要热烈欢迎新任驻地准尉保罗·欧文斯准尉，他从英国皇家空军科斯福德基地第一技术训练学校晋升加入我们。希望您喜欢阅读本期内容。
![arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日](/simg/5\556eb4fe5062250c9ddec40d867b5a857c06018f.webp)
arXiv:2212.03796v3 [quant-ph] 2024 年 10 月 4 日
在本文中，我们应用量子信道和开放系统状态演化的理论，提出了一种用于量子隐马尔可夫模型 (QHMM) 的酉参数化和高效学习算法。我们将任何具有非平凡算子和表示的量子信道视为具有隐藏动态和可测量发射的随机系统。通过利用量子信道更丰富的动态，特别是通过混合状态，我们证明了量子随机生成器比经典生成器具有更高的效率。具体而言，我们证明了可以在量子希尔伯特空间中使用比经典随机向量空间少二次的维度来模拟随机过程。为了在量子硬件上的电路计算模型中实现 QHMM，我们采用了 Stinespring 的扩张构造。我们表明，可以使用具有中间电路测量的量子电路有效地实现和模拟任何 QHMM。在酉电路的假设空间中，可行的 QHMM 学习的一个关键优势在于 Stinespring 扩张的连续性。具体而言，如果通道的酉参数化在算子范数中接近，则相应通道在钻石范数和 Bures 距离中也将接近。此属性为定义具有连续适应度景观的高效学习算法奠定了基础。通过采用 QHMM 的酉参数化，我们建立了一个正式的生成学习模型。该模型形式化了目标随机过程语言的经验分布，定义了量子电路的假设空间，并引入了一个经验随机散度度量——假设适应度——作为学习成功的标准。我们证明，该学习模型具有平滑的搜索景观，这归因于 Stinespring 扩张的连续性。假设空间和适应度空间之间的平滑映射有助于开发高效的启发式和梯度下降算法。我们考虑了四种随机过程语言的例子，并使用超参数自适应进化搜索和多参数非线性优化技术训练 QHMM，这些技术应用于参数化的量子拟设电路。我们通过在量子硬件上运行最优电路来确认我们的结果。
气候589：气候建模的艺术（2024年冬季）
会议时间：2024年冬季（从1月/10/2024开始）Mowefr 3：30-5：20pm（有时4:50 pm）1012 EEC（通常每周两次见面两次，有时每周3次，每周3次，以弥补一些损失的时间（旅行，一些较短的婚礼教练）：Christiane jablonowsem jablonowski nigronoveig jablonowski nigronoveig nigronoveig nigronoveig nigh ofernowski nigronoveig nigronoveig nigh nigno of incy nigronoveig nigron。气候和空间科学和工程简短目录描述：该课程通过调查大气通用循环模型（GCM）的设计决策，GCM和Dynamilical Core建模的趋势以及GCM的方式来介绍最新的气候建模技术它是基于动手的GCM建模和数据项目，期刊论文讨论，讲座，共享网络基础结构和计算工具。长描述：1）概要：课程以最新的气候建模技术训练研究生。它调查了大气一般循环模型（GCM）中的许多设计决策，GCM和动态核心建模的趋势以及GCM与地球系统模型（ESM）中的陆地，海洋和冰分的耦合。此外，下一代ESM将需要具有更大的计算功能，具有可交换模型组件的透明软件设计，数据和模型的自我解释（元数据）描述，数据交换的在线网关和门户，云计算功能以及共享的科学协作的在线工作工作。学生将学习如何为气候和天气科学有效地使用现代软件基础架构和高性能计算系统（例如NCAR的DERECHO系统）。该课程将审查和利用各种气候和天气模型（例如社区地球系统模型（CESM）或由国家大气研究中心（NCAR）开发的跨尺度（MPA）的模型，能源部（DOE）Energy Exascale Exascale Exascale Excale地球系统模型（E3SM），或NOAA AAA的统一预测系统（UFS）和计算工具）。2）课程的总体目标：本课程完成后，GCM将不再是黑匣子。将使学生能够就如何在研究中使用GCMS以及GCM的局限性做出明智的决定。学生将接触到现实世界中的GCM和大气科学的软件实践，并将了解GCM设计文献和模型文档。
首席军士长 BENNIE L. BELLVIN JR.
首席军士长 Bennie L. Belvin 是德克萨斯州休斯顿埃灵顿联合预备基地德克萨斯空军国民警卫队第 147 攻击联队的指挥首席军士长。他制定任务执行措施，确保作战效率，并就飞行员的准备、福利和正确使用向高级领导提供建议。此外，他确保指挥官的指示和政策得到执行，飞行员对指挥官的优先事项和期望有共同的理解，并致力于指挥的使命。指挥长于 2001 年 6 月加入现役空军，担任指挥和控制学徒。完成基本军事训练后，他进入密西西比州基斯勒空军基地的技术训练学校学习。他的第一个工作地点是冰岛的凯夫拉维克海军航空站，在那里他担任副培训经理兼防空和搜救控制员。2003 年 10 月，他被调到日本嘉手纳空军基地，并被派往乌兹别克斯坦的卡尔希汗阿巴德，在那里他管理机场运营，协调该地区的 DV 旅行，并管理部队运输以支持持久自由行动。贝尔文酋长在部署后最后一次被调到意大利的盖迪空军基地。在服现役六年半后，他光荣退役。2007 年 12 月，贝尔文酋长加入德克萨斯空军国民警卫队，担任现役警卫队预备役，担任指挥和控制行动高级控制员。作为一名现役警卫预备役军人，贝尔文酋长保持着指挥和控制认证和战备状态，并向联队和北美防空司令部领导人负责培养飞行员，领导防空和紧急行动，以支持“雄鹰行动”，这是一项全天候、无失败的国土防御任务。贝尔文酋长还担任过额外值班一级军士长，协助指挥官照顾飞行员。在担任现职之前，贝尔文酋长是德克萨斯州休斯顿埃灵顿联合预备役基地第 147 任务支援组的高级士兵领导。贝尔文酋长还是一名 EPME 教员和前飞行员领导力研讨会课程负责人，并曾担任德克萨斯州高级士兵顾问委员会的副总裁和主席，在那里他领导高级领导人召开集体委员会，为德克萨斯州空军副副官长提供建议。作为一家房地产投资公司的首席执行官，他也一直是当地经济的积极成员。教育贝尔文局长为高等教育和退伍军人社区贡献了研究成果，强调了 9/11 后退伍军人权利法案对行政政策产生的意外影响；这是此类研究中的首例。