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红队：如何通过像敌人一样思考来取得成功
在竞争激烈的商业环境中，战略构思不当、安全措施薄弱或资源不足的活动都可能导致财务和声誉受损。在国家安全背景下，结果可能是——而且已经是——灾难性的，包括生命损失、不可预见的后果和声誉受损。然而，根据 Micah Zenko 的说法，在大多数情况下，通过使用 3 种核心实践可以提高获得更有利结果的机会：模拟、漏洞探测和替代分析。那些意识到自己批改作业所固有的危险的人可以招募一支由熟练的主持人组成的“红队”，他们使用这些实践来鼓励批判性思维、群体思维缓解、文化同理心和自我意识，以加深对组织或参与者的动机、意图和能力的理解。
基于物理的深度学习，通过像差进行成像
目前，采用光学相干检测的传感器的图像校正框架试图估计数据中的相位误差（如由像差引起的误差），并同时重建数字增强图像。实际上，这些框架很难解释散斑的影响。为了解决这一问题，我们开发了一种称为相干即插即用伪影去除 (CPnP-AR) 的新型图像校正框架，它将神经网络去散斑器与基于物理的测量模型结合在一起。我们还开发了定量评估相对于多个最先进框架的性能所需的实验协议。结果表明，CPnP-AR 可以为各种物体生成更高质量的图像和更准确的相位误差估计，特别是无需进行与物体相关的参数调整。整体稳健性的提高是将这种新型图像校正框架应用于众多感兴趣的应用的关键一步。