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World File Search System联合训练
通过得分指导稳定一致性模型的训练
一致性模型表现出较高的样本质量，即使不依赖于预先训练的教师扩散模型，也有几步的采样步骤。然而，随着总离散步骤的数量增加，由于差异很大，它们遭受了不稳定的培训，从而导致了次级性能。众所周知，可以通过预先训练的扩散模型初始化其权重来减轻这一点，这表明采用扩散模型解决该问题的有效性。受到这一点的启发，我们介绍了一个称为得分头的转换层，该转换层与一致性模型一起训练以形成更大的扩散模型。加法更新一致性模型，其分数来自得分头的级别会减少训练期间的差异。我们还观察到，该联合训练方案有助于一致性模型学习扩散模型获得的常见低级特征。在CIFAR-10测量时，样品质量会相应改善。
CYS 举办年度返校跑
8 月 2 日，南卡罗来纳州肖空军基地第 20 安全部队中队的军犬队与第 208 军犬支队一起在杰克逊堡接受训练。(左上) 高级飞行员 Elyse Mora 向她的 K-9 搭档 Star 致意。(上) 陆军大规模杀伤性武器处理员和他的搭档做好准备。(中左) 被分配到第 20 安全部队中队 K-9 的飞行员参加杰克逊堡的训练。(中) 参谋军士第 208 军犬支队小队队长 Mi chael Coffey 与他的 K-9 搭档一起进行动作。(上) 陆军军犬与空军第 20 安全部队中队一起参加联合射击训练。(左) 陆军中士8 月 2 日，Alijah Springer 在与第 20 安全部队中队联合训练演习期间，在射击场上准备配枪，与 K-9 伙伴一起训练，以适应战斗的巨大噪音。
普特洛斯特别先驱训练和实践中心
按照超过 60 年的传统，在奥尔登堡-荷尔斯泰因工厂，承担特殊后勤任务的专业先驱可以作为开拓者和专家在扩大的责任范围内提供服务。意识到这个传统并了解现场现有的专业知识，1.2006 年 10 月，在普特洛斯军事训练区的基础上，在石勒苏益格-荷尔斯泰因州为德国联邦国防军所有特种工程师建立了一个联合训练和演习中心。德国联邦国防军普特洛斯特种工程师培训和锻炼中心由普特洛斯管道工程师培训设施发展而来，是德国联邦国防军联合支援服务局的一个独特而独立的分支机构。该中心自投入运营以来一直由位于奥斯特霍尔茨-沙姆贝克的德国联邦国防军后勤学校指挥。
联合军官手册 (JOH) - 太平洋司令部
代表和跨国公司也在整个作战司令部担任行动军官。参谋军官一词是联合参谋军官和联合行动军官的非正式用语。本手册的主要重点是行动军官在管理可执行任务人员和所有相关活动方面的职责。2006 年 3 月，联合参谋部和作战司令部采取了一项举措，以确定参谋军官职位所需的能力，并制定切实可行的解决方案，以缩短他们到达和能够有效履行职责之间的时间。这项举措始于对所有作战司令部的众多参谋军官和领导人的彻底研究。根据联合训练专家的调查结果和建议，已确定 15 项核心能力对联合参谋军官的成功至关重要。联合军官手册侧重于联合内容知识以及联合参谋军官取得成功所需的业务和专业技能。这里确定的联合能力适用于世界各地的联合参谋军官，也是他们所要求的。对于
航空航天杂志 - 2024 年 5 月.pdf
今年，在《航空航天》杂志于 2024 年 RAeS 未来作战空天能力峰会之前付印之际，另一场冲突再次证明了为什么世界各国都在投资灵活的空中力量并开发下一代战斗机和无人机。据以色列国防军称，4 月 13 日，伊朗对以色列发动大规模袭击，使用了 300 多枚无人机、巡航导弹和弹道导弹，其中 99% 被空中和地面防御系统成功拦截。至关重要的是，其中一些战斗机不仅是被以色列的战斗机击落，还有美国、约旦和英国的战斗机，这是数十年联合训练和合作的成果。在拦截这次复杂而大规模的袭击时，共享信息、与多个合作伙伴化解冲突，以使空中和地面部队能够击落这支舰队是关键，而且这在未来作战平台中的重要性只会与日俱增，而现在这些平台还只是数字绘图板上的草图。
通过...连接显式和隐式深度生成模型
深度生成模型有两种类型：显式和隐式。前者定义了一种显式密度形式，允许似然推断；而后者则针对从随机噪声到生成样本的灵活转换。虽然这两类生成模型在许多应用中都表现出强大的能力，但单独使用时，它们都有各自的局限性和缺点。为了充分利用这两种模型并实现相互补偿，我们提出了一种新颖的联合训练框架，该框架通过 Stein 差异连接显式（非规范化）密度估计器和隐式样本生成器。我们表明，我们的方法 1) 通过核 Sobolev 范数惩罚和 Moreau-Yosida 正则化引入了新颖的相互正则化，2) 稳定了训练动态。从经验上讲，我们证明，与训练单个对应方相比，所提出的方法可以促进密度估计器更准确地识别数据模式并引导生成器输出更高质量的样本。当训练样本受到污染或有限时，新方法也显示出有希望的结果。
佛罗里达州军事和国防经济影响摘要
国防部的战略强调快速部署联合部队、联合训练、进入太空、特种作战、精确打击和研发，所有这些都位于佛罗里达州。与东部海湾试验和训练靶场 (EGTTR) 相关的空中、陆地和海上训练区和靶场举办大型、复杂的联合演习，使各军种能够像打仗一样进行训练，从而为我们的军队带来巨大优势。此外，EGTTR 连接从基韦斯特到佛罗里达西北部和墨西哥湾东部的试验和训练靶场。它包括 180,000 平方英里的国防部控制空域，以及 724 平方英里的相邻陆地靶场、3,200 平方英里的相邻陆地空域、17 英里的海岸线通道、互连的雷达和两个导弹发射区。训练区包含多个实弹轰炸靶场，包括 Pinecastle 靶场、Avon Park 空军靶场和 Eglin 轰炸靶场，可同时进行海上、空中和陆地训练演习。由于其强大的能力和佛罗里达州对这一伙伴关系的承诺，EGTTR 已成为国防部培训资源战略不可或缺的一部分。
![arXiv:2004.12321v5 [cs.LG] 2021 年 1 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3aa24d275a37f236e462e1c5598008c6fd566a.webp)
arXiv:2004.12321v5 [cs.LG] 2021 年 1 月 25 日
摘要 — 由于缺乏大型数据集，深度学习 (DL) 方法在脑机接口 (BCI) 领域用于脑电图 (EEG) 记录分类的成功受到限制。与 EEG 信号相关的隐私问题限制了通过聚合多个小型数据集来联合训练机器学习模型来构建大型 EEG-BCI 数据集的可能性。因此，在本文中，我们提出了一种基于联邦学习框架的用于 EEG 分类的新型隐私保护 DL 架构，称为联邦迁移学习 (FTL)。利用单次试验协方差矩阵，该架构在域自适应技术的帮助下从多受试者 EEG 数据中提取共同的判别信息。我们在 PhysioNet 数据集上评估了所提出的架构对 2 类运动意象分类的性能。在避免实际数据共享的同时，我们的 FTL 方法在受试者自适应分析中实现了 2% 的更高分类准确率。此外，在缺乏多主题数据的情况下，与其他最先进的 DL 架构相比，我们的架构提供了 6% 更好的准确率。
组建有效的人机协作团队：构建机器学习模型以补充多位专家的能力
机器学习 (ML) 模型越来越多地被用于通常需要与人类专家合作的应用领域。在这种情况下，当 ML 模型难以预测某些实例时，将它们交给单个人类专家会很有优势。虽然以前的工作主要集中在只有一位人类专家的场景，但在许多现实世界中，可能会有几位具有不同能力的人类专家可供选择。在这项工作中，我们提出了一种训练分类模型的方法，以补充多位人类专家的能力。通过联合训练分类器和分配系统，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的实例，而分配系统学会将每个实例传递给最合适的团队成员——分类器或其中一位人类专家。我们在公共数据集上与“合成”专家和由多位放射科医生注释的真实世界医学数据集进行了多次实验，以评估我们提出的方法。我们的方法优于以前的工作，比最好的人类专家或分类器更准确。此外，它可以灵活地适应不同规模和不同专家多样性水平的团队。
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。