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国防部全球信息网格架构愿景以网络为中心、面向服务的国防部企业愿景
前言 国防部正在转型成为一支网络中心部队。这一转型基于这样的认识：信息是关键的战略组成部分，它使各级决策者能够更快地做出更好的决策并采取行动。确保及时可靠的信息在需要的地方、需要的时间和需要的人手中可用，这是网络中心的核心。转型国防部并非易事，需要从根本上改变流程、政策和文化。这些变化将确保决策的速度、准确性和质量，这对未来的成功至关重要。从信息角度来看，这种转型体现在一个动态而敏捷的未来全球信息网格 (GIG) 中，它使国防部能够充分利用整个企业的信息和协作的力量，直至战场前沿。未来 GIG 的发展将消除通信烟囱，满足不断增长的信息需求，并支持意料之外的需求和用户。GIG 架构愿景的初始版本描述了目标 GIG。我们制定全球信息栅格架构愿景的目的是促进那些负责将当今全球信息栅格发展到其目标状态的人员（包括组件首席信息官、投资组合经理和架构师）共同努力。为了实现这一目标，全球信息栅格架构愿景被设计为对国防部目标企业架构的简短、高水平、易懂的描述（法律和政策要求）。它将定期更新以反映目标全球信息栅格的操作、系统和技术变化。通过开发一系列分阶段的全球信息栅格能力增量，当今的全球信息栅格将朝着本愿景中描述的目标全球信息栅格发展。诚挚的，约翰·G·格里姆斯国防部首席信息官
规划算法
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多激动人心的发展，三个曾经截然不同的课题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何在不撞到任何东西的情况下将钢琴从一个房间搬到另一个房间的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂问题。在人工智能中，规划最初意味着寻找一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转化为期望的目标状态。目前，规划的范围超出了这一点，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完全状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计用于为非线性系统找到可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在本论文的某些部分中，已经应用了“运动规划”这一术语，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大，具有一个有趣的共同点。在本文中，我将以涵盖这一共同点的广义使用“规划”一词。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域中的所有重要内容。本演讲重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和最优性。分析技术占控制理论文献的大部分，但不是本演讲的重点。 “规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统中的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略这些术语的历史含义，“规划”和“控制”可以用于
规划算法 - Steven M. LaValle
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多令人兴奋的发展，三个曾经截然不同的课题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何在不撞到任何东西的情况下将钢琴从一个房间搬到另一个房间的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂问题。在人工智能中，规划最初意味着寻找一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转化为期望的目标状态。目前，规划的范围超出了这一点，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完全状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计用于为非线性系统找到可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在本论文的某些部分中，已经应用了“运动规划”这一术语，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大，具有一个有趣的共同点。在本文中，我将以涵盖这一共同点的广义使用“规划”一词。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域中的所有重要内容。本演讲重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是设计通过处理复杂几何模型来生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和最优性。分析技术占控制理论文献的大部分，但不是本演讲的重点。 “规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统中的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略这些术语的历史含义，“规划”和“控制”可以用于
规划算法
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多激动人心的发展，三个曾经截然不同的课题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何在不撞到任何东西的情况下将钢琴从一个房间搬到另一个房间的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂问题。在人工智能中，规划最初意味着寻找一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转化为期望的目标状态。目前，规划的范围超出了这一点，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完全状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计用于为非线性系统找到可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在本论文的某些部分中，已经应用了“运动规划”这一术语，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大，具有一个有趣的共同点。在本文中，我将以涵盖这一共同点的广义使用“规划”一词。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域中的所有重要内容。本演讲重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和最优性。分析技术占控制理论文献的大部分，但不是本演讲的重点。 “规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统中的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略这些术语的历史含义，“规划”和“控制”可以用于
规划算法 - Steven M. LaValle
由于机器人技术、人工智能和控制理论领域的许多令人兴奋的发展，三个曾经截然不同的主题现在正走向碰撞。在机器人技术中，运动规划最初关注的是诸如如何将钢琴从一个房间搬到另一个房间而不撞到任何东西之类的问题。然而，该领域已经发展到包括不确定性、多个物体和动态等复杂因素。在人工智能中，规划最初意味着搜索一系列逻辑运算符或动作，将初始世界状态转换为期望的目标状态。目前，规划的范围已超出此范围，包括许多决策理论思想，如马尔可夫决策过程、不完美状态信息和博弈论均衡。虽然控制理论传统上关注的是稳定性、反馈和最优性等问题，但人们对设计寻找非线性系统可行开环轨迹的算法的兴趣日益浓厚。在某些工作中，“运动规划”一词已被应用，但其解释与机器人技术中的用法不同。因此，尽管机器人技术、人工智能和控制理论领域最初考虑的是不同的问题，但它们的范围已经扩大到共享一个有趣的共同点。在本文中，我以广义使用术语规划，涵盖了这一共同点。但这并不意味着该术语涵盖机器人技术、人工智能和控制理论领域的所有重要内容。本演示重点介绍与规划相关的算法问题。在机器人技术中，重点是通过处理复杂的几何模型来设计生成有用运动的算法。在人工智能中，重点是设计使用决策理论模型来计算适当动作的系统。在控制理论中，重点是计算系统可行轨迹的算法，并额外涉及反馈和优化。占控制理论文献大部分的分析技术不是这里的主要焦点。“规划和控制”这个短语通常用于识别开发系统时的互补问题。规划通常被认为是比控制更高级别的过程。在本文中，我没有做这样的区分。忽略术语带来的历史内涵，“规划”和“控制”可以使用
AI计划的符号推理方法
计划是行动之前的审议思维行为（Haslum 2006）。它基于世界的符号模型及其在其中作用的选项，通常在功能 - 无函数的一阶逻辑中定义。规划师必须找到一系列行动（计划），该动作从当前状态带到了期望的目标状态。纯粹的物理描述可以通过部分有序的语法式结构（分层任务网络或HTN）进行增强，描述专家知识，或实用，法律或操作要求。在本次演讲中，我将使用符号方法来调查各种自动得出计划的方法。这些符号方法 - 从某种意义上说 - 将计划问题转化为其他，更简单的符号代表，并推理了这些方法，以找到计划。作为这些方法的基础，我首先将在计划中介绍相关的理论结果。首先，我将讨论规划形式主义的表现力（Houler等人2014; Houler等。2016）和第二，HTN计划的计算复杂及其相关任务，例如HTN计划验证，计划修改和计划识别（Behnke，Houler和Biundo 2015； Behnke等； Behnke等人2016）。基于这些理论结果，我将开发为什么基于SAT的HTN计划以及如何进行基于SAT的HTN计划。为此，我将在顶级会议上调查我的几个公开（Behnke，Houler和Biundo 2017，2018，2019a，b; Behnke等人。接下来，我提出了表达以SAT（Houler and Behnke 2022）的升级经典计划的想法。2020; Behnke 2021） - 在其中，我开发了一个基于SAT的HTN问题计划者，包括找到最佳计划以及接地的能力，以作为预处理步骤。由此产生的计划是第一个基于SAT的计划者 - 事实证明，在出版时表现出了高效且优于所有其他提起的计划者。值得注意的是，Lisat是第一位计划者（被解除或扎根），仍然是唯一一个解决具有挑战性的有机合成基准的计划者，甚至可以证明所有计划的最佳性。最后，我介绍了具有象征性表示的计划概念（Behnke和Speck 2021； Behnke等人。2023） - 使用二进制决策图（BDD）紧凑地编码大量状态。使用BDD注释的finenite自动机的组合，我们可以结构
案例计划
最初的案例计划是与家人的书面文件。它的内容是对使家庭注意的情况进行初步评估的结果，以及解决这些困难并实现最低水平的护理水平的行动计划。案例计划更新是基于初始案例计划的书面文档。其内容是对使家庭引起CWS注意的情况进行持续评估的结果，以及解决这些困难并实现“足够最小的护理水平”的标准的行动计划。案例计划更新是对案件计划目标状态的审查：MET-YES或NO，正在进行中是否可以确定。那些正在进行的目标应在更新的案例计划中继续以新的完成日期。案件计划必须反映CFT的建议（请参阅儿童和家庭团队会议），并为案件计划与CFT建议之间的任何矛盾之处提供理由。案例计划必须与儿童和青少年需求和优势（罐）评估工具保持一致。CWS员工将在实践中使用各种安全组织（SOP）工具和组件，以确保我们继续加强家庭。sws不需要与每个家庭一起利用每个工具，但必须证明并记录他们正在利用SOP的关键组成部分，例如这三个问题，并且它们引起了孩子的声音。通过SOP工具和技术获得的信息将在案例计划中记录为相关，并用于指导批判性思维和决策。sw's将向家庭询问他们的文化身份，并使用文化评估来指导他们与家人的案例计划。文化考虑因素包括但不限于生活方式，信仰，历史创伤，种族，种族，部落隶属关系和性取向。在案件计划中应包括文化上尊重的目标，安全行动和服务。sw的旨意在案件计划期间利用CFT会议来评估和确定儿童和家庭的优势和需求，使用三个问题，制定一项计划，以帮助家庭实现目标。当我们参与家庭及其网络时，案例计划最有效。sw可以在CFT之前促进安全映射，以帮助家庭对危害，危险和安全目标有共同的了解。这种共同的理解可以帮助家庭确定下一步并参与CFT期间的案例计划过程。SOP工具和策略可用于帮助创建案例计划的内容（可以在案例计划中记录为相关的内容）包括：
交通资产管理计划 – 2022
表 1：特拉华州公共道路里程对比 ...................................................................................................................................................... 17 表 2：特拉华州网络里程和 VMT ...................................................................................................................................................... 17 表 3：OPC 指数成分 ...................................................................................................................................................................... 29 表 4：按系统划分的路面清单 ...................................................................................................................................................... 30 表 5：基于 OPC 的 NHS 路面清单和状况 ............................................................................................................................. 31 表 6：NHS 路面状况 – 2022-2025 年绩效期的当前基线值 ............................................................................................. 32 表 7：路面状况 – 州网络良好修复状态目标 ............................................................................................................. 33 表 8：NHS 路面状况 – FHWA 目标 ................................................................................................................................ 34 表 9：NHS 路面状况 – 2021 年基线值与目标值之间的差距 ............................................................................................. 35 表 10：治理行动................................................................................................................................................................ 36 表 11：由劣化模型建模的性能指标..................................................................................................................... 37 表 12：路面基线资金情景（单位：百万美元）......................................................................................................................... 38 表 13：路面投资情景分析......................................................................................................................................................... 39 表 14：NBI 状况评级描述......................................................................................................................................................... 47 表 15：州和联邦指标比较......................................................................................................................................................... 48 表 16：2021 年桥梁状况摘要 – 州指标......................................................................................................................................... 49 表 17：NHS 桥梁库存......................................................................................................................................................................... 50 表 18：基于州指标的 NHS 桥梁状况........................................................................................................................................................................ 50 表 19：基于 FHWA 指标的 NHS 桥梁状况 ........................................................................................................................ 50 表 20：NHS 桥梁状况 – 2022-2025 绩效期的基线值 ............................................................................................. 51 表 21：桥梁状况 – 州网络良好维修目标状态 ............................................................................................................. 52 表 22：NHS 桥梁状况 – FHWA 目标 ............................................................................................................................. 52 表 23：NHS 桥梁状况 – 2022 年基线值与目标值之间的差距 ............................................................................................. 54 表 24：桥梁的工作类型和相关行动 ............................................................................................................................. 55 表 25：桥梁基线资金情景（单位：百万美元） ............................................................................................................. 57 表 26：桥梁投资情景分析 ............................................................................................................................. 58 表 27：可能性评分指南 ................................................................................................................................................................ 84 表 28：后果评分指南 .............................................................................................................................................................. 85 表 29：2022-25 年确定的 5 大机构和计划风险 ............................................................................................................. 88 表 30：2017 财年 - 2021 财年收入和变化（单位：百万美元） ............................................................................................................. 94 表 31：10 年收入预测（单位：百万美元） ............................................................................................................................. 96 表 32：NHS 路面投资策略总结 ............................................................................................................................. 108 表 33：NHS 桥梁投资策略总结（单位：百万美元） ............................................................................................. 110 表 34：NHS 初期建设投资策略总结（单位：百万美元） ............................................................................................. 112 表 35：NHS 路面价值........................................................................................................................................................... 113 表 36：NHS Bridge 值 ................................................................................................................................................................................ 113
人工智能简介
不知情的搜索策略：问题决定了图和目标，但没有决定从边界中选择哪条路径。这是搜索策略的工作。搜索策略指定从边界中选择哪些路径。通过修改边界路径选择的实施方式可以获得不同的策略。 • 无信息搜索策略 – 亦称“盲目搜索”，无信息搜索策略不使用关于目标节点的可能“方向”的信息 – 无信息搜索方法：广度优先、深度优先、深度限制、均匀成本、深度优先迭代深化、双向 • 信息搜索策略 – 亦称“启发式搜索”，信息搜索策略使用关于领域的信息（尝试）（通常）朝着目标节点的大致方向前进 – 信息搜索方法：爬山法、最佳优先、贪婪搜索、束搜索、A、A* 评估搜索策略 完整性 保证只要存在解决方案就能找到解决方案 时间复杂度 找到解决方案需要多长时间（最坏或平均情况）？通常以扩展的节点数来衡量 空间复杂度 算法使用了多少空间？通常以搜索期间“节点”列表的最大大小来衡量 最优性/可接受性 如果找到解决方案，是否保证它是最优的？也就是说，它是不是成本最小的那个？ 深度优先搜索 第一个策略是深度优先搜索。在深度优先搜索中，边界就像一个后进先出的堆栈。元素一次一个地添加到堆栈中。任何时候选择并从边界上移除的元素都是最后添加的元素。 算法： 如果初始状态是目标状态，则退出并返回成功 否则，执行以下操作，直到发出成功或失败的信号： 生成初始状态的后继 E。 如果没有后继，则发出失败信号。 调用深度优先搜索，以 E 作为初始状态。 返回成功，表示成功。否则继续此循环。 DFS 的属性 如果已知解决方案路径很长，DFS 就不会花时间在图中搜索大量的“浅”状态。但是，DFS 可能会在图的深处“迷失”，错过通往目标的短路径，甚至陷入无限循环。 DFS 的优点：DFS 需要的内存较少，因为只存储当前路径上的节点。偶然情况下，DFS 可能根本不需要检查太多的搜索空间就能找到解决方案。广度优先搜索在广度优先搜索中，边界被实现为 FIFO（先进先出）队列。因此，从边界选择的路径是最早添加的路径。这种方法意味着从起始节点开始的路径是按照路径中弧数的顺序生成的。在每个阶段选择一条弧数最少的路径。广度优先搜索在以下情况下很有用 空间不是问题； 你想找到包含最少弧的解决方案；
量子信息与计算
量子技术可以突破传统信息技术的瓶颈，保障信息安全，加快计算速度，提高测量精度，为经济社会发展中的一些问题提供革命性的解决方案。量子信息与计算理论为量子技术的发展提供了保障。本期特刊旨在研究量子信息的一些基本特性和应用，包括但不限于互补性、量子算法、量子相干性、量子关联、量子测量、量子计量、量子不确定性和量子信息处理。本期特刊中的工作可分为两类：量子信息基础理论和量子信息处理与算法设计。我们从前者开始。量子信道通常会改变系统的量子特性，比如引起量子态的退相干、破坏量子关联。从信息的角度表征量子信道已经取得了丰硕的成果。在 [1] 中，Song 和 Li 提出了一个框架，从量子信道可以诱导的集合中量子性的数量的角度定性和定量地表征量子信道。他们研究了集合中的量子性动态，并提出了量子性功率和去量子性功率来表征量子通道。如果一个通道始终降低所有集合的量子性，那么它就是一个完全去量子性通道。还通过几个例子研究了与马尔可夫通道的关系。这项工作从系统与环境相互作用带来的量子性信息流的角度说明了量子通道的新性质。结果可以直接推广到任意维度和其他量子性测度。量子验证已被视为可扩展技术道路上的一项重大挑战。除了对量子态进行断层扫描之外，自测试是一种独立于设备的方法，用于验证先前未知的量子系统状态和未表征的测量算子在某种程度上是否接近目标状态和测量（直到局部等距），仅基于观察到的统计数据，而不假设量子系统的维度。先前的研究主要集中于二分态和一些多分态，包括所有对称状态，但仅限于三量子比特的情况。Bao 等人 [ 2 ] 给出了具有特殊结构的四量子比特对称状态的自测试标准，并基于向量范数不等式提供了鲁棒性分析。Bao 等人还通过投影到两个子系统，将这一想法推广到参数化的四量子比特对称状态系列。Belavkin–Staszewski (BS) 相对熵是处理量子信息任务时一种非常有吸引力的关键熵，可以用来描述量子态可能的非交换性的影响（量子相对熵在这种情况下不太适用）。Katariya 和 Wilde 使用 BS 相对熵来研究量子信道估计和鉴别。Bluhm 和 Capel 贡献了加强版