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RHC-A IGO 3RD FY22 Newsletter.pub（只读）
上个季度，我们办公室对我们地区士兵康复单位 (SRU) 的人员配备是否充足进行了检查。这些单位是陆军康复护理计划的一部分，该计划通过综合医疗护理/康复管理、专业发展和个人目标实现计划，帮助士兵重返部队和/或恢复退伍军人身份。大西洋地区卫生司令部拥有 6 个 SRU 和一个士兵康复旅，是其他任何地区中 SRU 最多的。这些单位的总兵力为 150 至 250 名士兵，他们还负责远程医疗管理计划中的士兵，该计划为医疗条件不复杂的陆军国民警卫队或陆军预备役士兵提供医疗案例管理。我很荣幸能与这些无私、有爱心的团队会面，他们尽最大努力照顾我们受伤和康复的队友。我们的调查结果发布在 RHC-A 网页上，网址为 hƩps://www.nrmc.amedd.army.mil/Explore‐RHC‐A/Inspector‐General/InspecƟon-Reports/，我们感谢他们为我们的军队所做的一切。
国防工业战略中期报告
正如本期中期实施报告所示，国防部已开始实施 NDIS，并取得了显著成果，通过增加国防工业发展方面的投资和全球合作，将愿景变为现实。国防部将继续与国防部内部、工业界、跨部门和国际利益相关者合作，以加强国防能力，实现弹性工业生态系统的愿景。除了正在进行的活动外，国防部长办公室和各军种部长还确定了六项紧急且跨领域的实施举措，以加强国防工业生态系统。具体细节和行动将于今年夏天晚些时候在完整的机密 NDIS 实施计划中公布。国防部将需要跨部门队友、国会、工业界以及全球盟友和合作伙伴的持久承诺，以继续提高国防战备和作战优势。国防部仍致力于开辟现代化国防工业生态系统的道路。
人机协作：最新进展和研究需求
提高态势感知能力。人类态势感知能力对于有效的 MDO 性能至关重要，包括对 AI 的监督。因此，需要将支持个人和团队态势感知能力在指挥和控制行动中的方法扩展到 MDO，并且需要使用 AI 来支持信息集成、优先级排序和跨联合作战空间的路由的方法，以及提高对对抗性态势感知攻击的抵御能力的方法。需要改进 AI 系统的人类态势感知能力的方法，以及在人机团队中创建共享态势感知的研究。需要探索 AI 系统应在多大程度上同时具有自我意识和对其人类队友的意识，以确定对整体团队绩效的益处。未来的 AI 系统将需要拥有综合态势模型，以适当地了解当前情况并预测未来情况以供决策制定。
研究文章 人工智能在足球风险预测中的应用
足球是世界上最受欢迎的运动，全球约有 40 亿球迷。足球吸引了不同年龄段人群的关注。比赛结果决定了球队和球员个人的表现。球员必须更聪明地训练，以避免职业生涯终结的伤病。与任何行业一样，体育也进入了人工智能的新时代。足球中的人工智能 (AI) 既是球员的队友，也是助理教练的角色。教练使用人工智能并将其融入传统的训练方式。足球协会已经实施了传感器，以视频助理裁判和球门线技术等技术的形式收集数据。此外，通过智能技术的实施，球员和教练的素质得到了提高。这项技术本身结合了利用传感器网络进行数据采集和智能数据分析的智能技术。将提出的算法与模糊逻辑模型 (FLM) 进行比较，发现提出的模型的风险预测比现有模型高 7.2%。
探索人类与监督人工智能的互动
与监督型人工智能的互动 摘要：技术与人类共同进化。在历次工业革命中，技术的角色已经从人类使用的简单工具演变为智能决策者和队友。在后数字时代，人工智能的持续进步随处可见，随之而来的问题是关于技术将在多大程度上“升级”到以前由人类主管担任的角色，从而取代管理职位上的人员。本文旨在描述技术在组织角色中的作用是如何在几十年间发生变化的，以及它目前在公司中呈现的形式，并着眼于未来。我们借鉴了后人类管理文献和已知的已经使用某些形式的监督型人工智能的组织案例。本文本质上是概念反思性的；它试图就人类在公司部署赋权后人类代理时将面临的诸多挑战展开讨论。 关键词：后人类管理、人工智能、算法管理、人机交互。
探索人类与监督人工智能的互动
与监督型人工智能的互动 摘要：技术与人类共同进化。在历次工业革命中，技术的角色已经从人类使用的简单工具演变为智能决策者和队友。在后数字时代，人工智能的持续进步随处可见，随之而来的问题是关于技术将在多大程度上“升级”到以前由人类主管担任的角色，从而取代管理职位上的人员。本文旨在描述技术在组织角色中的作用是如何在几十年间发生变化的，以及它目前在公司中呈现的形式，并着眼于未来。我们借鉴了后人类管理文献和已知的已经使用某些形式的监督型人工智能的组织案例。本文本质上是概念反思性的；它试图就人类在公司部署赋权后人类代理时将面临的诸多挑战展开讨论。 关键词：后人类管理、人工智能、算法管理、人机交互。
体育旅游战略 2022-2026
• 与 Aurora 商会合作，在 Explore Aurora 平台上开发体育体验套餐。该资源将引导游客前往就餐地点、与家人和队友一起享受的体验、他们不想错过的景点等等。 • 传播策略将提高公众和企业对社区活动、庆祝当地运动员参赛以及强调对社区产生积极影响的成功活动的认识。 • 与邻里网络协调努力，推广和招募志愿者，以支持社区体育赛事的举办。 • 通过体育旅游战略中概述的工具和资源支持当地体育组织举办的当前活动。 • 协调当地体育组织，寻求将更多年度活动带入社区，同时考虑对用户群体和社区成员的影响以及与其他运动的交叉。 • 积极寻找机会，利用现有资产将新活动带入社区，并有助于实现确定的经济、文化和可持续性成果。 • 投资和/或利用机会，通过经济评估工具评估活动对社区的影响。
在新冠肺炎疫情期间调整学习习惯
» 尽量不要拖延。如果你们不经常见面，那么小组项目可能就看不见了，也想不起来。抵制拖延的冲动。取得一点进展并保持联系。 » 定期见面，特别是如果你通常在课堂或实验室里联系的话。考虑每隔几天在群聊中快速发送一条关于进展的短信。理想情况下，你们一起工作的任何一周，都可以通过视频进行真正的对话。通过 Nexus 查看你作为华盛顿大学学生可以使用的工具。 » 设定会议目的并使用共享笔记文档。使用视频开会可能会感觉不同，即使你的团队过去非常擅长非正式工作。尝试提前设定会议目的。在共享文档中做笔记，这样你们都可以贡献并跟进。 » 尽可能保持视频打开。只要你能看到协作所需的任何内容，就尽量让视频在你的电脑屏幕上可见。这将帮助你看到队友的表情并保持
提升电子竞技中的团队合作水平：了解动态虚拟环境中的团队认知
大量研究强调了团队认知的认知过程及其与团队绩效的关系的重要性。然而，很少有研究关注将如此重要的团队合作过程应用于快节奏虚拟环境中的计算机中介协作。在本文中，我们使用电子竞技作为研究平台来解决这一限制，因为它具有快节奏的特性，并且严重依赖团队合作。我们报告了 20 名玩家对电子竞技中团队认知的描述的经验和看法。我们发现，电子竞技玩家依靠他们的游戏经验和对角色相互依赖性的理解来发展与陌生人的团队认知。我们还发现，经验丰富的团队利用对队友技能和个性的相互理解来预测反应并限制做出快速团队决策所需的口头交流。我们通过扩展对计算机中介协作的认知理解以及推进对团队认知及其如何在快节奏虚拟环境中发生的研究，为 CSCW 做出了贡献。
分配人工智能：为学生提供提示的七种方法
本文探讨了大型语言模型 (LLM) 在教育中的变革性作用及其作为学习工具的潜力，尽管它们存在固有的风险和局限性。作者提出了在课堂上使用人工智能的七种方法：人工智能导师、人工智能教练、人工智能导师、人工智能队友、人工智能工具、人工智能模拟器和人工智能学生，每种方法都有不同的教学优势和风险。目的是帮助学生使用人工智能学习和了解人工智能，并制定切实可行的策略来减轻对人工智能输出的自满、错误和偏见等风险。这些策略促进了积极监督、对人工智能输出的批判性评估，以及人工智能能力与学生独特见解的互补。通过挑战学生保持“人机互动”，作者旨在提高学习成果，同时确保人工智能是一种支持工具，而不是替代工具。拟议的框架为教育工作者在课堂上整合人工智能辅助学习提供了指南。