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World File Search System空间优势
实现并保持网络空间优势
在空中、陆地、海洋和太空领域的军事优势对于我们捍卫自身利益和保护自身价值观的能力至关重要。在物理领域取得优势在很大程度上取决于网络空间的优势。然而，我们冒着失去网络空间优势的风险。正如《2018 年国防战略》所解释的那样，对手越来越有能力争夺和破坏美国的社会、经济和军事。这在一定程度上是因为我们对网络空间的依赖日益加深。对手在没有公开战争的情况下针对我们的盟友和我们开展持续的行动和活动，以获得竞争优势并损害美国利益。美国网络司令部 (USCYBERCOM) 成立时存在的网络空间领域已经发生了变化。我们的对手利用网络空间数据和事件的速度和数量使该领域变得更加敌对。他们提高了我们国家和盟友的风险。为了提高安全性和稳定性，我们需要一种新的方法。
网络空间优势愿景 - 国防部
我们还将在每个战略执行层面采用强大的风险管理，为 Echelon One 客户和合作伙伴提供绩效改进策略、计划和流程。我们希望支持整个企业中希望提高绩效的 DON 利益相关者，并最终将这些结果与 DON 共享给美国国会和公众。我们将开发一个绩效改进计划知识管理跟踪和报告系统 - 提供监督、管理、报告和复制功能。我们的努力将得到 Advana/Jupiter 的持续支持，以便 DON 领导者可以定期衡量结果并做出明智的决策。通过制定 DON 决策优势愿景，我们可以授权该部门整合、支持和改进其绩效，以成功推进 SECNAV 的持久优先事项。
网络空间优势：邀请他们加入！ - DTIC
作者：DL Schuh · 2020 年 · 被引用 3 次 — 将欺骗手段纳入网络防御可用于检测恶意行为、在对手进入内部后对其进行管理以及收集有关... 的情报
地球的空间优势-ESA太空经济
•在2022年部长理事会上订阅ESA计划的170亿欧元，估计在ESA成员国，副州和加拿大的范围内支持> 260,000个工作年度。•欧洲获得ESA资金的经济部门主要是研发和制造业，其生产力明显高于欧洲的平均水平。
空间优势建立反欺诈策略
在制定反欺诈策略时，要考虑现在和将来面临的挑战和机遇以及组织将如何改变以满足这些挑战和机遇至关重要。这可能包括不断发展的欺诈策略，新兴技术，监管变化或经济转变。该战略应预测这些发展，确定可能出现的挑战和机遇，并计划积极的措施以实现组织目标。通过彻底评估当前环境，组织可以建立清晰，可行的里程碑，从而确保进步与长期目标保持一致。
特拉华州 Roberta M. Ewart
罗伯塔目前是空间系统司令部 (SSC) 的首席科学家，领导创新开发部、空间系统架构师、空间系统司令部、洛杉矶空军基地。她是 SSC 的主要科学权威和技术监督，主要职责如下：支持 SSC 指挥官对计划进行技术审查和评估，以及对航天器和导弹上的技术进行研究、开发和演示。通过先进的系统开发和演示，增进对新兴空间概念和技术的了解，以提高空间部队的能力。负责与 SSC 和其他国防部开发中心和机构（如 DARPA）规划、评估和协调空间系统研究和开发演示。担任美国空间司令部指挥官和美国空间部队及 SAF/SQ 其他成员的顾问，负责技术判断和评估。罗伯塔于 2000 年加入 SSC，担任过多个重要职位，包括发展计划和空间优势总工程师以及空间优势系统联队首席架构师。
2023 年国防部网络战略摘要
随着国防部网络能力的发展，我们的对手也在不断发展。中华人民共和国和俄罗斯都利用恶意网络活动来对抗美国常规军事力量并削弱联合部队的作战能力。中华人民共和国尤其将网络空间优势视为其胜利理论的核心，并代表国防部在网络空间的步调挑战。中华人民共和国利用网络手段，对关键国防网络和更广泛的美国关键基础设施，特别是国防工业基地 (DIB) 进行了长期的间谍、盗窃和入侵活动。在全球范围内，恶意网络活动的数量和严重程度都在不断增加，影响到美国本土并使美国人处于危险之中。
战场日志 - alsa.mil
联合部队理论仍在制定中，国防部的防御性网络空间权威尚不为人所知，美国及其盟友不具备网络空间优势（即使敌方无法在国防部网络空间内进行有效干扰的能力）。国防部潜在对手网络空间行动 (CO) 的全部后果仍未得到充分理解。然而，国防部和联合部队对网络空间缺乏共识，对国防部应如何保护其网络空间的理解就更少了。尽管我们希望了解网络空间并保护自己，但由于缺乏对联合部队的清晰、简洁的指导，导致在规划和行动中缺乏对网络空间和网络空间安全的重视。本文建立了对国防部网络空间的清晰、共同的理解，为国防部保护其网络空间提供了指导，并说明了当前和
戴尔 AI 产品组合与超微摘要
要实施人工智能 (AI) 并获得其好处，您必须考虑解决方案的所有方面。找到能够提供端到端支持的合作伙伴至关重要，包括规划、数据准备、硬件选择、AI 模型设计、概念验证测试、参考架构和端到端支持。在此摘要中，我们根据公开的 MLPerf ® 基准测试结果，重点介绍了戴尔™ AI 产品组合中的服务器相对于 Supermicro 的性能和空间优势。MLPerf ® 在多个 AI 模型上测试训练和推理的性能。本摘要中的数据来自 2023 年 11 月在 MLCommons ® 网站上发布的 MLPerf ® v3.1 推理数据中心结果。1 我们还比较了有关每个供应商为支持 AI 部署而提供的产品和解决方案范围的公开信息。