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World File Search System联合任务
基于 fNIRS 的超扫描证据
意外的急性应激源可能会影响我们与其他合作者在完成联合任务时的共同表征。本研究采用基于新兴功能性近红外光谱（fNIRS）的超扫描方法，探讨实验室诱发的急性应激条件下执行联合西蒙任务时的脑间同步性。行为学结果显示，应激组与对照组均存在联合西蒙效应（JSE），但应激组的联合西蒙效应显著弱于对照组的联合西蒙效应，表明在急性应激状态下完成联合行动任务时，女性区分自我与他人相关心理表征的能力提高，女性行动共同表征的强度减弱。 fNIRS结果显示，在急性应激状态下完成关节Simon任务时，应激组r-TPJ处的脑间同步性显著高于对照组，表明TPJ处脑间同步性的增强可能是急性应激下完成关节动作任务的关键脑间神经机制。
COL Scott M. Dellinger USASMDC 参谋长
他过去的职务包括：布拉德利毒刺战车排长和布拉沃炮台、第 4 营、第 5 防空炮兵、第 1 骑兵师的后卫炮台执行官，随后被任命为第 1 装甲师第 4 防空炮兵团第 1 营的助理作战官，后来被派往伊拉克巴格达担任布拉沃炮台指挥官。伊拉克自由行动后，他在德克萨斯州布利斯堡担任防空反导上尉职业课程的小组教员。随后，他担任沙特阿拉伯吉达皇家沙特防空部队学院的顾问，随后在布利斯堡和科威特阿里夫詹营担任第 43 防空炮兵团第 3 营的执行官。后来，他在美国陆军人力资源司令部担任防空炮兵校级军官的职业经理。他的第一个联合任务是在美国北方司令部担任导弹防御军官和弹道导弹防御当前行动处处长。随后，他指挥日本冲绳嘉手纳空军基地第 1 防空炮兵团第 1 营，随后在五角大楼联合参谋部 J5 担任防空和导弹防御政策处处长。他最近的任务是担任德国拉姆施泰因空军基地第 19 战场协调支队指挥官。
印度尼西亚和鱼鹰 - Defense.info
同时还包括二十四 (24) 台 AE 1107C 劳斯莱斯发动机；二十 (20) 台 AN/AAQ-27 前视红外雷达；二十 (20) 台 AN/AAR-47 导弹预警系统；二十 (20) 台 AN/APR-39 雷达预警接收机；二十 (20) 台 AN/ALE-47 干扰投放系统；二十 (20) 台 AN/APX-117 敌我识别系统（IFF）；二十 (20) 台 AN/APN-194 雷达高度计；二十 (20) 台 AN/ARN-147 甚高频全向测距（VOR）仪表着陆系统（ILS）信标导航系统二十 (20) 个 AN/ASN-163 微型机载全球定位系统 (GPS) 接收器 (MAGR)；二十 (20) 个 AN/ARN-153 战术机载导航系统；二十 (20) 个交通防撞系统 (TCAS II)；二十 (20) 挺 M-240-D 7.64 毫米机枪；二十 (20) 挺 GAU-21 机枪；带有独特规划组件的联合任务规划系统 (JMPS)；出版物和技术文档；飞机零件和维修零件；修理和退回；飞机渡轮服务；加油机支持；支持和测试设备；人员培训和训练设备；软件；美国政府和承包商的工程、后勤和技术支持服务；以及其他技术和项目支持要素。
泰勒·J·埃里森上校
8. 2011 年 7 月 - 2012 年 7 月，司令部空战司令部副官，弗吉尼亚州兰利空军基地。9. 2012 年 11 月 - 2015 年 11 月，美国空军空中示范中队作战官，内华达州内利斯空军基地。10. 2016 年 5 月 - 2017 年 6 月，第 325 战斗机联队监察长，佛罗里达州廷德尔空军基地。11. 2017 年 6 月 - 2019 年 7 月，第 325 作战支援中队指挥官，佛罗里达州廷德尔空军基地。12. 2019 年 6 月 - 2020 年 6 月，海军战争学院学生，罗德岛州纽波特。13. 2020 年 6 月 - 2021 年 6 月2021 年 6 月 14 日 - 2022 年 6 月，卡塔尔乌代德空军基地第 609 空中作战中心作战行动部主任。2022 年 7 月 15 日 - 至今，弗吉尼亚州兰利尤斯蒂斯联合基地第 1 战斗机联队副指挥官。联合任务摘要
MCO 3500.26A 通用海军任务列表 (UNTL)
海军作战部长 2000 海军五角大楼 华盛顿特区 20350-2000 海军陆战队司令 3000 海军陆战队五角大楼 华盛顿特区 20350-3000 以及美国海岸警卫队总部 2100 第二街，西南华盛顿特区 20593-0001 OPNAVINST 3500.38B N5JW MCO 3500.26A HQMC POC COMDTINST M3500.1B USCG G-OPD OPNAV 指令 3500.38B/ MCO 3500.26A/USCG COMDT 指令 M3500.1B 来自：海军作战部长 美国海军陆战队司令海岸警卫队 主题：通用海军任务清单 (UNTL) 附件：(1) 通用海军任务清单 (UNTL) 参考：(a) CJCSM 3500.04D，2005 年 8 月 1 日，“通用联合任务清单” (b) CJCSI 3500.01C，2006 年 3 月 15 日，“美国武装部队联合训练政策” (c) CJCSM 3500.02C，2002 年 8 月 14 日，“2002 年联合训练总体规划” (d) CJCSM 3500.03A，2002 年 9 月 1 日，“美国武装部队联合训练手册” (e) 国防部指令，编号 7730.65，2004 年 2 月 2 日，“国防部战备报告系统 (DRRS)” (f)国防备忘录，2004 年 11 月 2 日，“国防部战备报告系统 (DRRS) 临时实施指南”
Edge-ai的联合持续学习
edge-ai是边缘计算和人工智能（AI）的收敛性，已成为一个有希望的偏见，可以在网络边缘部署高级AI模型，靠近用户。在Edge-ai中，联邦持续学习（FCL）已成为一个当务之急，该框架融合了不同客户的知识，同时保留数据隐私并在学习新任务时从先前的任务中保留知识。这样做，FCL旨在确保在动态和分布式环境中学习模型的稳定和可靠的性能。在这项调查中，我们彻底回顾了最新的研究，并介绍了Edge-AI的FCL的首次全面调查。我们根据三个任务特征对FCL方法进行分类：联合班级持续学习，联合领域持续学习和联合任务持续学习。对于每个类别，提供了对代表性方法的深入调查和审查，涵盖了背景，挑战，问题形式化，解决方案和局限性。此外，还审查了FCL授权的现有现实世界中的现实信息，这表明FCL在不同的应用域中的当前进展和潜力。此外，我们讨论并突出了FCL的几个前瞻性研究指示，例如针对FCL和FCL的算法 - 硬件共同设计与基础模型，这可以为Edge-AI时代提供对FCL的未来发展和实际部署的见解。
继续教育单位 - I/ITSEC
测试和训练支持架构 (TENA) 和联合任务环境测试能力 (JMETC) 计划提供了一套先进的互操作性软件、接口和连接，用于联合分布式测试和训练。本教程将提供有关 TENA 的工作原理以及它对测试和训练社区的重要性的信息，并与其他互操作性架构进行一些比较。TENA 为测试人员和训练人员提供软件，例如 TENA 中间件 - 一种高性能、实时、低延迟通信基础设施，供训练场仪表软件和工具在执行训练活动期间使用。标准 TENA 对象模型为通用靶场实体提供数据定义，从而实现训练场应用程序之间的语义互操作性。TENA 工具、实用程序、适配器和网关有助于创建和管理靶场资源的集成。 TENA 中间件的当前版本 6.0.8 正在被靶场社区用于测试、训练、评估和反馈，并用于当前的主要演习。将展示预期的 6.1 版预览。JMETC 是整个美国国防部的持久测试和评估能力，将许多测试靶场连接在一起，包括通往 JTEN 训练网络的桥梁；一组符合 TENA 标准的软件中间件、接口、工具和数据库；以及创建 lar
未分类 未分类
联合任务规划系统 (JMPS) (Proj 2213) 是海军指定的自动化任务规划系统，支持美国海军和海军陆战队的 40 多种类型/型号/系列 (T/M/S) 飞机和远征军。JMPS-M（海上）通过提供快速规划飞机、武器或传感器任务、将任务数据加载到飞机和武器中、进行任务演练、执行任务和进行任务后分析所需的信息、自动化工具和决策辅助，实现武器系统的使用。JMPS-E（远征）是一种可扩展、可定制且协作的基于 Web 的任务规划和执行监控工具，适用于每个两栖战备大队 (ARG) 和远征打击大队 (ESG) 的两栖中队 (PHIBRON) 参谋人员。电子膝板 (EKB) 是一种移动设备，配置了各种软件应用程序和功能，以支持机组人员进行飞行前规划、飞行中重新规划和任务执行以及任务后汇报和分析。通用弹药 BIT/重新编程设备 (CMBRE) (Proj 2213) 为 USN/USMC 部队提供了执行内置测试和编程/重新编程各种武器的关键能力。2020 财年及以后包括用于研究和开发的资金，以便开发 CMBRE 系统的升级，以支持先进的作战能力，解决系统过时问题，满足网络安全要求并满足任务准备要求。
用于陆战的先进 ISR - 澳大利亚空军
ISR 能力涉及使用传感器在行动前和行动期间收集情报、监视感兴趣的区域和侦察空间。在冷战结束前的“模拟时代”，数字处理和存储体积庞大、价格昂贵，性能和容量有限。如今，专门处理芯片每块仅需几美元，即可批量生产以完成这项任务。二十年前，当苏联解体时，用于直接陆军支援或战场拦截等联合任务的大多数 ISR 系统都是模拟技术，少数关键系统采用美国服务数字技术。高质量光学和红外成像相机被广泛使用，一些成像效果非常好的合成孔径雷达 (SAR) 也是如此。几乎所有这些设备都将其图像捕捉到胶片上，然后必须对其进行处理和干燥，然后在相纸上“放大”以供审查。在战斗中，时间很重要，而模拟成像技术的现实意味着作战周期围绕捕捉图像、处理胶片，然后分析图像以产生情报所需的时间展开。在 1991 年的沙漠风暴行动中，整个目标瞄准周期大约需要 24 小时，这在当时被认为是一项非凡的成就。电子和信号情报收集也存在类似的周转时间问题，数据被收集并记录在磁带卷轴上，然后处理成规划人员及其
从任务特定的异型模式域移位数据集中学习组织和脑病变的联合分割
从多模式MRI中进行的脑组织分割是许多神经影像分析管道的关键基础。已建立的组织分割方法并未开发出来应对由病理学（例如白质病变或肿瘤）引起的大型解剖变化，并且在这些情况下通常会失败。同时，随着深神经网络（DNN）的出现，脑损伤的分割显着成熟。然而，现有的方法很少允许对正常组织和脑病变的联合分割。当前，注释的数据集通常仅处理一个特定任务，并且依赖任务特定的成像协议，包括任务特定的成像模式集，因此目前妨碍了针对此类联合任务的DNN。在这项工作中，我们提出了一种新的方法，可以从聚合的任务特异性异型模式结构域构建关节组织和病变分割模型。从关节问题的各种公式开始，我们展示了如何通过经验分解和优化预期的风险。我们利用了处理跨数据集的异质成像方式的风险上限。为了应对潜在的域转移，我们基于数据增强，对抗性学习和伪健康的生成进行了整合并测试了三种常规技术。对于每个单独的任务，我们的联合方法与任务特定的和完全监督的模型相比具有比较性能。对两种不同类型的脑损伤进行评估，该框架将进行评估：白质病变和神经胶质瘤。在后一种情况下，缺乏用于定量评估目的的联合基础真相，我们提出并使用一种新型的临床上相关的定性评估方法。