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空中力量战略与行动 - 空军大学
课程概述 课程描述 空中力量战略与作战研究了从第一次世界大战到阿富汗和伊拉克战争初期空中力量的出现和发展，以便更好地了解当今空中力量的使用情况。本课程从战略竞争的角度，分析了在飞行员在空中领域迅速适应和创新的同时，20 世纪和 21 世纪初空战行为的关键思想、能力、局限性、组织和实践的发展。空中力量战略与作战中研究的案例研究继续为有关空中力量的目的、效用和效力的辩论提供信息。课程阅读、讲座和研讨会讨论将培养适应性领导者和批判性空中力量思想家。本课程要求学生提高在复杂、不确定时期的领导能力，同时做出合乎道德的决策，最终目标是在联合背景下运用空中力量服务于国家战略目标。
克劳塞维茨在太空 - 空军大学
第三，太空情报会引起摩擦。克劳塞维茨称情报是摩擦的主要来源，它充斥着“矛盾”、“虚假”和“不确定”的信息。34 这种情况的严重性使得“事情看起来与人们的预期完全不同”并且“可能使军事行动陷入停顿”。35 学者们争论情报是否能决定胜负，但没有人认为它不重要。36 情报失败可能导致突然袭击、不充分或不必要的防御准备以及对敌人战略战术的适应性差。37 如果各国错误地认为存在迫在眉睫的威胁或机会之窗，不准确的情报可能导致战争，并且它可能会通过让交战方对其前景做出过于乐观的评估而延长战争。38
威慑-防御-击败：3D 成功 - 空军大学
我们飞行员的精神和道德坚毅是空军和太空部队效率的核心。我们追随航空先驱的脚步，他们的奉献精神仍然是我们灵感的源泉。自航空诞生以来，大胆和激情一直是飞行员的特点。在这一传统的影响下，飞行员继续尽可能地放眼长远和高远。他们预测任务的发展，设想他们需要的新技能，并调整他们的专业知识。颠覆性技术的兴起为令人兴奋的前景、工作和运营方式打开了大门。飞行员必须准备好迎接挑战。
解放军航天力量：- 空军大学
免责声明 本学术研究论文中表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国政府或国防部的官方政策或立场。根据空军指令 51-303、知识产权、专利、专利相关事项、商标和版权，本作品属于美国政府所有。 有限的印刷和电子发行权 复制和印刷受 1976 年版权法和美国适用条约的约束。本文及其所含商标受法律保护。 本出版物仅供非商业用途使用。未经授权，禁止在线发布本出版物。允许复制本文件用于个人、学术或政府用途，但前提是未经修改且完整，但复制时请注明作者和中国航天研究所 (CASI)。复制或以其他形式重复使用其任何研究文件用于商业用途，必须获得中国航天研究所的许可。有关转载和链接权限的信息，请联系中国航天研究所。已获准公开发布，分发不受限制。
解放军航天力量： - 空军大学
免责声明 本学术研究论文中表达的观点均为作者的观点，并不一定反映美国政府或国防部的官方政策或立场。根据空军指令 51-303、知识产权、专利、专利相关事项、商标和版权；本作品属于美国政府财产。有限的印刷和电子发行权 复制和印刷受 1976 年版权法和美国适用条约的约束。本文件和其中包含的商标受法律保护。本出版物仅供非商业使用。禁止未经授权在线发布本出版物。允许复制本文档仅用于个人、学术或政府用途，只要其未经修改且完整，但复制时请注明作者和中国航天研究所 (CASI)。复制或以其他形式重复使用其任何研究文档用于商业用途需获得中国航天研究所的许可。有关重印和链接许可的信息，请联系中国航天研究所。已获准公开发布，分发不受限制。
ABMS 和美国空军的数字 C2 革命 - 空军大学
美国空军多年来一直在研究 ABMS，该计划将解决这些问题，并允许指挥官快速接收来自多个来源的融合数据。五角大楼要求空军发展联合部队在传统的烟囱式领域之外作战所需的能力，以在整个竞争过程中获得并保持决策优势。4 2020 年 3 月，空军作战一体化能力指挥官迈克尔·范蒂尼少将将决策优势描述为“收集、解释和使用在未来冲突中威慑或取胜所需的信息”。
ABMS 和美国空军的数字 C2 革命 - 空军大学
和后勤部门的一位高级官员指出：“很遗憾，人们在加入军队时几乎与个人生活息息相关，而来到军队工作时却几乎与一切无关。”12 这一观察凸显了军队在纳入数字化增强功能方面落后于民用部门。国防部的巨额合同生产的设备旨在持续使用数十年，很少考虑升级或与其他军种甚至自己系统的互联互通。例如，空军备受推崇的第五代飞机平台 F-22 和 F-35 采用了不同的通信网络，这些网络不兼容，因此需要第三个平台（例如 ABMS 机载边缘节点）来在两者之间共享数据。13
欢迎来到 SOS，22E 班！- 空军大学
中队军官学校驻留计划 项目简介：中队军官学校 (SOS) 驻留计划是一门 PME 课程，面向服役四至七年的空军上尉、同等级别的空军部选定文职人员以及国际军官。学士后 PDE 课程涵盖三个核心学习领域——领导力、战略设计和联合作战。在整个 SOS 期间，学生通过体验式练习、书面作业、简报以及个人和协作反思，团队构建和应用核心学习领域的理论、原则和实践，最终在每个核心学习领域举办一次顶点活动。领导者准备：学生将在相关课程之前完成阅读和其他准备要求。每天查看 Canvas 以了解必读内容、活动和视频。请每天准备好笔记本电脑/个人设备，并打开视频和音频以参加每节虚拟课程。
人工智能 - 空军大学
参考文献 Arora, Gunjan, Jayadev Joshi, Rahul Shubhra Mandal, Nitisha Shrivastava, Richa Virmani 和 Tavpritesh Sethi。2021 年。“人工智能在 COVID-19 监测、诊断、药物发现和疫苗开发中的应用。”病原体 1-21。 Campbell, Charlie。2019 年。“整个系统都是为了压制我们而设计的。”中国监控国家对世界其他地区意味着什么。11 月 21 日。https://time.com/5735411/china-surveillance-privacy-issues/。 Carrara, Sandro。2021 年。“体尘：远远超出可穿戴和可植入传感器的范围。”IEEE SENSORS JOURNAL。 Cronk, Terri。2019 年。国防部公布其人工智能战略。 2 月 12 日。2021 年 11 月 30 日访问。https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/1755942/dod-unveils-its-artificial-intelligence-strategy/。政府问责局。2018 年。国家安全：联邦机构确定的美国面临的长期新兴威胁。12 月。https://www.gao.gov/assets/gao-19-204sp.pdf。希钦斯，特蕾莎。2020 年。老化的空军 IT 是 JADC2 进展的“最大挑战”。10 月 28 日。2021 年 11 月 30 日访问。https://breakingdefense.com/2020/10/aging-air-force-it-biggest-challenge-to-jadc2-progress/。卡纳安，迈克尔。2020 年。T-Minus AI。达拉斯：BenBella Books, Inc. Kelleher，John D. 2019。深度学习。剑桥：麻省理工学院出版社。麻省理工学院出版社。2019。为什么每个人都在谈论深度学习？2019 年 8 月。2021 年 11 月 30 日访问。https://medium.com/@mitpress/why-is-everyone-talking-about- deep-learning- aedc247aa00f#:~:text=Deep%20learning%20is%20the%20subfield,there%20are%20larg e%20datasets%20available。国家人工智能安全委员会。2021。最终报告。最终报告，华盛顿特区：美国国会。Regalado，Antonio。2016。美国最高情报官员称基因编辑是大规模杀伤性武器的威胁。 2 月 9 日。2021 年 11 月 30 日访问。https://www.technologyreview.com/2016/02/09/71575/top-us-intelligence-official-calls-gene-editing-a-wmd-threat/。Shaik, Malik、Naseema Shaik 和 Wali Ullah。2016 年。“无线传感器网络：智能尘埃。”国际工程与技术研究杂志 910-913。