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神经形态编程的概念和范例
神经形态计算机的价值主要取决于我们对其进行编程以执行相关任务的能力。目前，神经形态计算机大多局限于从深度学习改编而来的机器学习方法。然而，如果我们能利用神经形态计算机的计算特性来发挥其全部功能，那么它的潜力将远远超出深度学习。神经形态编程必然不同于传统编程，需要我们对编程的总体思维方式进行范式转变。本文的贡献包括：1）对神经形态计算机背景下“编程”含义的概念分析；2）探索神经形态计算中前景广阔但被忽视的现有编程范式。目标是拓展神经形态编程方法的视野，从而使研究人员能够摆脱现有方法的束缚，探索新的方向。
模拟训练指南 - Marines.mil
在综合训练模型中，模拟有助于准备或补救实战训练，或者能够在实战条件下执行之前，在心理上严格的环境中控制技能相关任务的执行。它以独特的方式允许在基于情境的条件下可视化任务，而这些任务可能由于训练环境限制或活动风险过大而无法安全地完成。通过在训练和准备事件的背景下沉浸式地接触场景，海军陆战队员可以体验一系列认知选项，这些选项可以增强在战争摩擦中实现指挥官意图所需的技能和信心。在更高级别，模拟可以在实战、虚拟和建设性训练环境中整合训练能力，增强训练的真实性和复杂性，同时保留我们根据需要揭示或隐藏训练方式的能力。
使用 cEEGrid 开发心理工作量模型...
本研究旨在检验 cEEGrid 技术在飞行相关任务期间监控操作员心理负荷 (MWL) 的可行性。航空业存在风险，无论是从财务角度还是从生命损失角度来看，这些风险都可能非常昂贵。飞行员在整个任务过程中执行大量不同难度级别的任务。任务的成功取决于飞机和操作员的状态。如果操作员心理负荷不足，他们就会处于自满状态；这会导致更长的响应时间，并且注意到意外高风险事件的可能性会降低。如果操作员心理负荷过重，则在一项或多项任务中的表现会下降。优化操作员的 MWL 状态可以提高安全性和性能 [7]。但是，如果不可靠准确地监控操作员的 MWL，就无法优化 MWL。有三种方法可以
s.v.国家技术学院...
机器学习（ML）和加速计算在近年来取得了显着的进步，改变了行业并塑造了技术的未来。在机器学习中的进步，例如深度学习和生成模型，启用了准确的数据分析以及从医疗保健到自动驾驶汽车的应用中的类似人类的相互作用。由CUDA和OPENMP提供支持的加速计算增强了计算硬件解决大规模现实世界问题的功能。通用图形处理单元（GPGPU）经过精心开发，可以提供加速计算来解决各种机器学习相关任务。可以通过利用GPU和处理器芯片中多个处理核心的功率实时解决许多计算问题。这个短期培训计划可帮助参与者使用机器学习和加速计算来解决与不同计算领域有关的知识。
![arxiv：2503.04490v1 [CS.CL] 2025年3月6日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d80d601ecc54b63727bb6e0bb41debb2aef87b1e.webp)
arxiv：2503.04490v1 [CS.CL] 2025年3月6日
生物信息学是一个结合生物学，计算机科学和信息技术来分析和解释复杂生物学数据的跨学科领域（Abdi等人。，2024）。最近，LLM在自然语言处理（NLP）中表现出了很大的进步，其应用程序跨越了各种各样的任务（Min等人。，2023; Raiaan等。，2024）。但是，生物数据的含义和相关任务与文本数据显着不同，带来了独特的挑战。对生物医学数据的准确和精确处理有效地形成适合LLMS的特征和嵌入是一种持续的挑战，需要创新的解决方案。在生物领域内，任务表现出高度的可变性和特异性。这些包括DNA序列的功能预测和生成，RNA结构和功能的预测，蛋白结构的预测和设计以及单细胞数据的分析，
基于模型的贝叶斯探索终身强化学习
我们提出了一种基于模型的终身强化学习方法，该方法估计分层贝叶斯后验，提炼出不同任务之间共享的共同结构。学习到的后验与基于样本的贝叶斯探索程序相结合，提高了跨一系列相关任务学习的样本效率。我们首先分析了有限 MDP 设置中样本复杂度和后验初始化质量之间的关系。接下来，我们通过引入变分贝叶斯终身强化学习算法将该方法扩展到连续状态域，该算法可以与最近的基于模型的深度 RL 方法相结合，并表现出后向迁移。在几个具有挑战性的领域的实验结果表明，我们的算法比最先进的终身 RL 方法实现了更好的前向和后向迁移性能。1
OAA手册 获取写作奖项 陆军助理秘书的办公室 25-958，通过迷彩和NIPR GPT 的整合来提高军事行动效率 fy24 des udra rc3 v1
历史：1986年通过《金水 - 尼古尔斯国防部重组法》通过了将近两百年前，OAA的主要任务是对陆军秘书办公室（OSA）和后来的陆军秘书处的直接支持。从1960年代初开始，这是由两个部门（ASG）和资源管理办公室（RMO）完成的。这些组织为OSA提供了财务和人力管理，平民和军事人员管理，财产和办公设备管理，通信和记录管理，自动数据处理（ADP）支持，空间和设施管理，委员会管理，并拥有OSA要求采取行动的任务权限。通过Goldwater-Nichols通过后，OAA的任务大大扩展，以支持HQDA（Arstaf和Seriolariat）以及NCR中的许多陆军和DOD组织。ASG部门的授权用于建立执行通讯和控制局（ECC）局和通信分析和处理分支（CAPB），以支持增加的OAA任务。 在1999年，随着OAA任务的规模不断增加，OAA补充了与其他HQDA校长/陆军员工办公室相称的军事O-6执行官职位。 是2002年HQDA重新调整工作组（RTF）的结果，OAA被指示将ECC和CAPB的19个授权和相关任务转移给陆军参谋长。用于建立执行通讯和控制局（ECC）局和通信分析和处理分支（CAPB），以支持增加的OAA任务。在1999年，随着OAA任务的规模不断增加，OAA补充了与其他HQDA校长/陆军员工办公室相称的军事O-6执行官职位。是2002年HQDA重新调整工作组（RTF）的结果，OAA被指示将ECC和CAPB的19个授权和相关任务转移给陆军参谋长。ECC转移后，OAA从执行服务/组织管理局的要素建立了Saco办公室。OAA SACO以及OAA编辑器是确保符合既定程序以制备通信的核心点。此外，SACO维护和更新了跟踪系统以及OAA Taskers的适当分配/关闭。
空军财政年度（FY）2025 ...
海外运营费用。此合理材料包括2023财年的海外运营成本（OOC）实际案例，2024财年的估计金额和2025财年的预算请求。OOC资金包含在基本预算中。OOC要求对以下任务的支持：运营持久的前哨（OES） - 否认恐怖分子在阿富汗的恐怖分子避风港，而不是使用过高的胜利能力而不是国内军事存在。 行动固有的解决方案（OIR） - 支持反对伊拉克和叙利亚伊斯兰国（ISIS）的竞选活动所驱动的紧急战斗准备和要求。 欧洲威慑倡议（EDI） - 支持对北约联盟的保证，并支持合作伙伴的安全和能力。 持久的剧院要求和相关任务 - 包括安全合作，反恐和其他相关活动，以保护美国利益，并允许灵活性实现美国国家安全目标。 在这种理由材料中，2023财年包括$ 854,63.6万美元的OOC实际产品。 2024财年包括$ 857,45.8万美元的OOC请求。 2025财年包括$ 906,92.8万美元的OOC预算估算。 OOC先前是以前的海外应急行动（OCO）资金资助的。OOC要求对以下任务的支持：运营持久的前哨（OES） - 否认恐怖分子在阿富汗的恐怖分子避风港，而不是使用过高的胜利能力而不是国内军事存在。行动固有的解决方案（OIR） - 支持反对伊拉克和叙利亚伊斯兰国（ISIS）的竞选活动所驱动的紧急战斗准备和要求。欧洲威慑倡议（EDI） - 支持对北约联盟的保证，并支持合作伙伴的安全和能力。持久的剧院要求和相关任务 - 包括安全合作，反恐和其他相关活动，以保护美国利益，并允许灵活性实现美国国家安全目标。在这种理由材料中，2023财年包括$ 854,63.6万美元的OOC实际产品。2024财年包括$ 857,45.8万美元的OOC请求。2025财年包括$ 906,92.8万美元的OOC预算估算。OOC先前是以前的海外应急行动（OCO）资金资助的。
预备役人员，陆军辩护书 2024 年 3 月
1. 持久哨兵行动 (OES) - 使用超视距能力而非国内军事存在，阻止恐怖分子在阿富汗找到避风港。2. 坚定决心行动 (OIR) - 通过我们在该地区的伙伴部队，支持彻底击败伊拉克和叙利亚伊斯兰国。3. 欧洲威慑倡议 (EDI) - 支持对北约联盟的保证，并加强合作伙伴的安全和能力。4. 持久战区要求和相关任务 - 包括安全合作、反恐和其他相关活动，以保护美国利益并允许灵活地实现美国国家安全目标。在此论证材料中，2023 财年包括 33,166 千美元的 OOC 实际值。2024 财年包括 30,885 千美元的 OOC 制定值。2025 财年包括 25,014 千美元的 OOC 预算估计值。 OOC 先前的资金来源于海外应急行动 (OCO) 的资金。
数字技术对记忆和记忆研究的影响
摘要 ：随着智能手机、电脑和互联网的广泛融合，信息获取和处理发生了重大变化。本文探讨了积极和消极影响，承认通过轻松访问庞大的数据库和外部记忆辅助工具可以扩展认知能力，同时也解决了对记忆巩固减弱和依赖浅层编码策略的担忧。该研究考察了记忆研究的跨学科领域，还强调了心理学、神经科学、社会学和信息科学学者为理解数字技术对记忆的影响而做出的合作努力，并强调了记忆研究的挑战和未来方向，包括数字健忘症、信息过载和隐私问题等问题。总的来说，本文强调需要了解人类记忆与数字工具之间的关系，从而制定策略来增强记忆，抵消潜在的不利影响，并促进在记忆相关任务中平衡利用数字资源。