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来自红土地的声音
正是这种合作精神为 DHT 的成功和长盛不衰奠定了基础。DHT 与迈阿密市和迈阿密戴德县、历史悠久的汉普顿之家、弗吉尼亚礁岛海滩公园信托基金以及黑人警察局和法院博物馆合作，推出我们的教育计划。DHT 与各种志同道合的非营利组织合作，这些组织的使命在重要的倡导问题上与我们一致。从奥弗敦的黑人档案馆到北迈阿密的 Arch Creek 公园信托基金、Allapattah 社区发展公司和南戴德关心公民组织，DHT 接纳了可能需要帮助并且也有潜力支持 DHT 计划的组织。在本期中，您将了解 DHT 的一些合作伙伴及其对我们社区的积极影响。继续与组织和当地政府合作对于 DHT 的成功以及确保我们在不断发展的迈阿密戴德县保持相关性至关重要。
爆发在什么时候对运动皮层有影响？
。CC-BY-NC 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2022 年 6 月 26 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.06.22.497199 doi：bioRxiv 预印本
安静的轰鸣：成形的音爆演示器……
《减弱音爆：异形音爆演示器和安静超音速飞行的探索》是对 2009 年初我有幸撰写的案例研究“减弱音爆：NASA 50 年的研究”的后续。这项相对较短的调查发表在《NASA 对航空学的贡献》第一卷（NASA SP-2010-570）中。尽管我之前熟悉航空史，但最初，我还是犹豫不决，是否要接触这个似乎如此深奥且技术性极强的话题。值得庆幸的是，一些有关过去超音速计划的信息性参考资料已经可以帮助我入门，最著名的是埃里克·M·康威的《高速梦想：NASA 和超音速运输的技术政治，1945-1999》，这本书在“减弱音爆”和随后的前四章中被频繁引用。中断两年之后，我在 2011 年 3 月恢复了音爆研究，并撰写了这本新书。我非常感谢著名航空历史学家理查德·P·哈利恩博士给我的机会，让他就这个迷人的主题进行写作。哈利恩博士是《美国国家航空航天局对航空的贡献》和新美国国家航空航天局 (NASA) 丛书的编辑，本书是该丛书的一部分。在扩充、更新并希望改进我之前的叙述的同时，本书的主要焦点是诺斯罗普·格鲁曼公司 (NGC) 以及一个由政府和行业合作伙伴组成的多元化团队所取得的突破，他们证明了飞机可以设计成显著降低音爆强度。我在 2008 年 12 月和 2011 年 4 月访问加利福尼亚州爱德华兹的德莱顿飞行研究中心 (DFRC) 期间得到了帮助，并通过电话和电子邮件与 DFRC 人员进行了交流，这对我的一手资料研究大有裨益。图书管理员 Karl A. Bender 博士向我介绍了 NASA 一流的科学和技术信息资源，并在 Freddy Lockarno 的帮助下，帮助我收集了大量重要文件。航空历史学家 Peter W. Merlin 在 Dryden 的档案馆藏中为我找到了其他资料来源。Dryden 的主要音爆研究者 Edward A. Haering 提供了宝贵的原始资料，回答了问题，并审阅了涉及他项目的章节。同事工程师 Timothy R. Moes 和试飞员 James W. Smolka 和 Dana D. Purifoy 帮助我提供了额外的
NDS 国防局爆炸成分标准输出测试方法目录 Y ...
4. 输入 ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ ‥ 1
研究报告：旋转爆轰波详细结构的阐明
测量方法。具体而言，可以根据压力传感器（压力传感器）获取的压力历史来计算爆震波的传播速度，或者记录自发光现象的高速视频以定位燃烧现象。除此之外，还需要获得RDRE内部爆震波本身的形状、燃料/氧化剂气体混合物的干涉模式等信息，这些信息无法使用常规方法确定，但却极其重要RDRE 的实际应用需要定量可视化测量。被称为纹影法和阴影图法的方法广泛用于可视化和测量流动，但为了获得定量信息，更适合采用可以测量干涉条纹的干涉测量法。在一般的干涉仪方法中，将从作为光源的激光器发射的激光束用作“物光束”（获取有关目标现象的信息）和“参考光束”（穿过目标现象并充当目标现象的信息）。产生干涉条纹的参考）。物体光传播与物体光相同的光路长度。此外，只有物光被引导到测量部分，参考光不允许出现任何现象，而是在成像装置之前重新集成为单光束，并且两束激光束处于同一位置。光路，产生干涉条纹并记录在设备上。如上所述，干涉仪法的光学系统通常比较复杂。另一方面，对于本研究中的测量目标RDRE来说，以双筒内传播的爆震波为测量目标，RDRE燃烧实验场地是一个开放空间，没有实验的辅助设备。考虑到该区域周围物体较多，且没有足够的空间安装光学系统，因此确定使用一般干涉仪进行视觉测量会很困难。 因此，在本研究中，我们确定“点衍射干涉仪”是合适的，它被归类为干涉测量方法中的“共光路干涉仪”，并且在成像装置之前分离物光束和参考光束。针对发动机燃烧实验，我们设计并制作了适用的点衍射干涉仪光学系统，并将其应用于RDRE燃烧实验。实现了以下目标。
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通常在本期中，野战炮兵参谋长会撰写一篇“部队状况”文章，对野战炮兵进行全面回顾。今年我选择不这样做，而是提出我在评估我们部队时想到的一些问题。在过去三个月中，我访问了世界各地的部队：韩国的第 2 步兵师和师炮兵 (Div Arty)；德克萨斯州胡德堡的第 1 骑兵师和师炮兵；加利福尼亚州欧文堡的两个国家训练中心轮换（重型和轻型），一个是与第 1 骑兵团的第 2 营、第 82 野战炮兵 (2-82 FA) 一起，一个是与第 2 步兵师的 1-37 FA 和夏威夷的第 25 步兵师 (轻型) C/2-82 FA；我们的加州陆军国民警卫队第 40 步兵师（机械化）炮兵；分别位于北卡罗来纳州西尔堡和布拉格堡的第三装甲军和第十八空降军炮兵；以及在埃及 Bright Star 演习期间担任中央司令部联合部队陆地组成司令部 (JFLCC) 的第三美国集团军。如果我还没有访问过你的单位——请稍候，我会去的！我正在评估从联合/联合特遣部队 (CJTF) 到营级的火力支援和 FA 单位、重型和轻型单位要求以及近距离支援和精确深度攻击火力。我的第一个观察是：我们的士兵、士官和军官都很棒。我们的军官领导能力强且适应性强，我们的士官能够熟练地领导和训练我们的士兵，我们的士兵
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官方分发：分发（免费）给美国陆军和海军陆战队现役和预备役部队 FA 单位：七份分发给军炮兵、师炮兵和旅总部；13 份分发给营；七份分发给独立炮兵连。此外，战备小组、征兵指挥部、州副官、陆军和海军陆战队图书馆和学校、联络官和其他与 FA 或火力支援问题或物资合作的国防部机构可以通过写信给编辑（参见“投稿”）索取免费副本。订阅：可通过美国野战炮兵协会获得，地址为 P.O. Box 33027, Fort Sill, OK 73503-0027。电话号码为 DSN 639-5121/6806 或商业 (405) 355-4677 或传真 (405) 355-8745（无 DSN）。寄往美国和 APO 地址的年费为 18.00 美元（两年 35.00 美元，三年 52.00 美元）。所有其他地址每年需加付 12.00 美元邮费。
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有时，我们大多数人都听到过这样一种无知和缺乏经验的指责，即军事史价值不大，因为它与现在关系不大。这种说法通常基于对过去及其对现在和未来的影响的危险的狭隘和扭曲的看法。历史为师。当盟军开始入侵诺曼底时，巴顿将军写道：“要成为一名成功的士兵，你必须了解历史。”1 历史上的伟大战场指挥官都表达过同样的看法。研究历史对于了解现在和为未来做准备至关重要。尽管近年来技术发生了变化，作战和战术理论也持续快速发展，但战斗领导者可以从过去的战斗和战役中学到很多东西。研究军事史有助于我们了解塑造现在的部队相互作用和战场动态。它还提供了从长远角度看待当前问题的方法，即了解过去的人们如何处理类似的问题和情况。敏锐地了解前人所面临的挑战以及他们设计的解决方案，使我们能够从他们的经验中受益，并更有效地处理我们今天面临的许多重要问题。为未来做准备。因为人性始终不变，历史提供了一些情景，我们可以从中洞察未来可能发生的事件。例如，历史告诉我们 50 年
红队中的人工智能
红队模拟现实世界中对组织、基础设施或个人等目标的攻击，以测试他们的防御能力并评估漏洞。人工智能在红队网络攻击中发挥着重要作用。本文通过研究人工智能方法在各种情况下如何被滥用以及确定这些攻击的典型目标，探讨了人工智能在红队中的影响。最近的研究强调了与大型语言模型（LLM）相关的风险，这是一种先进的人工智能，以及它们重塑红队领域的潜力。本文旨在进行全面回顾，分析人工智能在网络攻击中的作用及其对红队实践的影响。论文第 2 章分析了提交的文章，总结了其方法和结果。本文进行了范围界定审查，旨在确定红队中使用的 AI 方法及其有针对性攻击的性质。第 3 章介绍了扩展的文献综述，采用叙述性综述和滚雪球抽样方法来实现其目标。该评论重点介绍了红队攻击中使用的大型语言模型 (LLM)。它探讨了 LLM 和其他高级 AI 方法在网络攻击领域的作用，重点介绍了最近的研究及其目标。AI 正在推动整个红队领域的变革，而 LLM 等高级 AI 既带来了机遇，也带来了风险。自动化网络攻击的兴起带来了新的复杂程度，使得这些攻击越来越难以检测。网络犯罪分子正在利用可访问的 AI 工具执行自动化和高度逼真的攻击，通常只需要极少的人为干预。这些基于 LLM 的应用程序不仅使攻击者能够优化他们的策略，而且由于 AI 系统内的漏洞，还存在严重风险，可能导致严重后果。例如，对 AI 驱动的攻击的模拟显示出很高的成功率，凸显了这些工具增强网络攻击方法的潜力。讨论了 Auto-GPT 等工具在未来向公众推出时被滥用的可能性。需要对网络攻击中的 AI 进行研究，以应对红队中使用 AI 应用程序所带来的威胁。