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World File Search System高级训练
美国陆军工程兵团洛杉矶区 - Army.mil
综合设施 (YPG, AZ) (DB) 236220 建造一座 148K-SF 军事自由落体高级训练综合设施 建设 2025 财年第四季度 5000 万至 1 亿美元 待定
什么不是道德的不能是合法的
虽然有几种以消费者为中心的产品，但非法使用基于BCI的高级训练（思维和思想种子）技术可能会对公民社会造成很大的破坏。最糟糕的是，缺乏对某些技术及其启用工具的存在的正式认可。以及对这种工具的不同意和不受监管的使用可能是对人类的不道德到危险的任何地方。
完整的机组人员训练系统
该混合物理/虚拟模块由一个吊装系统和一个可运行的吊坠控制器组成，该吊装系统以任何飞机类型为模型。虚拟吊装环境可实现任何情况：森林、悬崖、城市地区或海浪汹涌的海上场景。吊装电缆符合地形和物体，以模拟标准技术。可以模拟任何角色设备，包括救援吊索和吊篮，并模拟故障以进行高级训练。
ZGEOBW 的地质游览 - 德国联邦国防军
针对士官和军官的高级训练从 29 日起进行。9 月至 1 日。2015 年 10 月，专门讨论佛兰德斯主题。穿越法国和比利时佛兰德斯地区的第一站是古城里尔。在这里我们受到了船长 A 的专业指导。 D.马库斯·克劳尔。重点是沃邦 (Vauban) 风格的堡垒建筑。我们从里尔继续前往伊普尔地区。伊普尔实地考察的重点是堑壕战及其对战争的影响。这里特别深入地探讨了地下战争、采矿战争以及争夺具有重要战略意义的 Wytschaete Arc 山丘的战斗。为了补充实地看到的内容，我们参观了帕斯尚尔战役博物馆。
学习可解释的飞机操纵行为模型...
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直观决策和快速运动控制的情况下，专家一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用使用更稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全关键型航空应用的重要性 [ 2 , 3 ]，任何此类方法都必须学习可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一个可能的解决方案。我们使用人工强化学习 (RL) 代理来生成 si 数据集
人才管理 2030 更新 – 2023 年 3 月
军队设计 2030、TM2030、培训和教育 2030 (T&E2030) 以及即将出台的安装和后勤 2030 (I&L2030) 是对安全环境重大变化的直接回应。现代战争、美国社会和不断扩散的技术的特点已经发生了重大变化，这对我们全志愿的海军陆战队产生了重大影响。为了满足未来的需求，我们必须立即追求人事系统的技术进步，以创建一个全面的人才管理系统，吸引、发展、激励和留住必要的熟练海军陆战队员，以提高我们作为一支部队的效力。未来几十年将是复杂、不确定和不断变化的。我们不能依靠昨天的解决方案来解决明天的问题。我们在新兴战场上的成功将取决于我们的部队是否训练有素、认知成熟和作战经验丰富。为了保持我们的竞争优势，我们必须比以往任何时候都更加严格地准备海军陆战队员，让他们接受世界上最精英的入门级和高级训练。这可能包括延长训练时间，这意味着我们还需要保留海军陆战队员更长时间，以确保我们的危机应对战备力量获得全部投资回报。
模糊参考理想法（FRIM）在...中的应用
当一个国家需要为其空军购买一架新的军事训练飞机时，必须考虑许多因素。这需要很好地掌握相互冲突的因素，这可以从多标准决策 (MCDM) 领域中受益。然而，评估过程中涉及的一些标准通常不精确或模糊，使用具有模糊数字特征的语言术语可能是明智的。因此，本研究的目的是从模糊 MCDM 方法组合中提取最佳方法，以解决西班牙空军感兴趣的实际决策问题，具体来说，是根据一组不同性质的标准选择最佳军用高级训练飞机。这个决策问题一方面涉及定量或技术标准（战斗上限、作战速度、起飞速度等），另一方面涉及定性标准（机动性、人体工程学等），这些标准基于第 23 战斗机和攻击训练联队的一组飞行教练的经验，通过问卷调查收集。采用层次分析法 (AHP) 确定标准权重，采用参考理想方法 (RIM) 及其模糊版本 (FRIM) 根据上述飞行教练定义的参考理想方案评估替代方案。结果，意大利阿莱尼亚马基 M-346 主飞机被选为最佳选择。© 2020 Elsevier B.V. 保留所有权利
MILPERSMAN 1220-400 - MyNavyHR - Navy.mil
SB“A”学校退学 12 NEC 撤销/强制转换 13 监管状态 14 定期重新认证 15 SB 等级转换筛选报告 附件 1 2. 等级描述 a. SB，也称为 SWCC，是经过特别挑选和训练的特种作战部队 (SOF)，负责在海上、沿海和河流环境中操作海军特种作战 (NSW) 战斗人员和其他舰艇。他们执行特殊行动，例如海滩和其他 SOF 插入/撤出；水上哨所；海上拦截行动/访问、登船、搜查和扣押；沿海巡逻和拦截；特殊侦察；和外国内部防御，无论是否有海空陆 (SEAL) 或其他 SOF。 b. 所有 SWCC 都要参加 NSW 中心的基本船员选拔和基本船员训练 (BCT)。完成 BCT 后，所有 SWCC 都要接受船员资格培训。毕业者将获得基本船员徽章，表明他们已获得合格的 SWCC，并获得 SB 海军等级。毕业后，部分成员将继续接受额外的高级训练，成为 SOF 医务人员，而其他所有毕业生将向他们的第一个作战特种艇队报到。c. 培训和教育将通过正式和非正式的流程持续到他们的整个职业生涯，包括在职技能培训、参加各种服务或 SOF 培训课程以及民用课程。一旦获得资格，SWCC 就可以在特种作战社区度过他们的余生。3. 分配的适合性 a. 加入先决条件。SB 等级所涉及的职责的独特目的和性质要求遵守转换和分配到等级的资格标准、程序和政策。b. 专业表现。虽然所有服务成员都需要最高标准的个人行为、可靠性和判断力，但特别重要的是，被分配到涉及表现和
通过从人类反馈中进行强化学习来学习飞机操纵行为的可解释模型
高速喷气式飞机的飞行员需要经过多年的高级训练才能获得出色的操控能力。如果能够将飞行员和其他领域专家的技能、知识和偏好提炼成一个能够捕捉真实操控行为的软件模型，那么这种方法将具有重大的实用价值。这种模型的可扩展性将使其可用于战略规划演习、培训以及其他软件系统的开发和测试。这将使人类驾驶专业知识这一稀缺资源获得更大的回报。这一愿景面临着实际挑战，即准确地获取所需知识以将其编入自动化系统。在许多需要直觉决策和快速运动控制的情况下，专家们一看到良好的操控性就知道，但并不总是能用形式或语言术语表达原因 [1]。∗ 显性知识获取策略也可能非常耗时，任何依赖专家演示的方法也是如此。这促使人们采用一种使用稀疏数据源的基于学习的方法。鉴于透明度对于安全至关重要的航空应用的重要性 [2、3]，任何此类方法都必须学习一个可解释（即人类可读和可理解）的专家知识模型，以促进信任和验证。本文提出了一种可能的解决方案。我们使用人工智能强化学习 (RL) 代理来生成模拟飞行轨迹数据集，然后咨询专家以获得对这些轨迹的成对偏好，表明哪一个是针对给定感兴趣任务的首选解决方案。众所周知，成对偏好引出具有稳健性和时效性，并为组合来自多个专家的数据提供了基础，而无需就共同的评分系统达成一致。然后，我们使用统计学习算法以基于规则的树结构形式构建收集到的偏好的可解释解释模型。反过来，该树被用作奖励函数来训练代理生成更高质量的轨迹，并迭代该过程直至收敛。最终结果是两个不同的输出，它们可以形成未来规划、培训和开发软件的宝贵组成部分：
DROP-- 海军安全司令部
他原本来自明尼苏达州的一个奶牛场，并于 2004 年加入海军。在佛罗里达州彭萨科拉完成“A”学校的学习后，PRCS Moen 到弗吉尼亚州的 NAS Oceana Sea 作战支队报到。2008 年 3 月，他就读于佐治亚州本宁堡的美国陆军空降学校，随后又进入弗吉尼亚州格雷格-亚当斯堡的 SOPR 学校学习。完成两门课程后，他被分配到海军特种作战大队第二后勤和支援部队工作四年。在此期间，PRCS Moen 参加了军事自由落体、静态线跳伞长、直升机绳索悬挂技术/投掷 (HRST/C) 大师和联合空投督察学校。他还获得了远征作战专家和联邦航空管理局 (FAA) 高级降落伞装配工的资格。2011 年，PRCS Moen 与海豹突击队第十小队一起部署，支援持久自由行动。部署结束后，他调至弗吉尼亚州小溪高级训练指挥支队。2012 年至 2015 年，他担任教员，为东海岸的海豹突击队教授静态线跳伞长和 HRST/C 长，同时获得了大师级训练专家称号。2015 年 2 月，PRCS Moen 被分配到夏威夷珍珠城海军特种作战大队第三后勤和支援部队，在那里他担任 FAA 索具大师、海军跳伞大师 (NEC 9554)、海军特种作战作战支援 (NEC 5307) 和海军特种作战大队第三内的空中作战训练师/考官。2018 年 5 月，PRCS Moen 报告为田纳西州米灵顿的 PERS 4010 特别项目细节制定者。他接下来的任务是登上日本横须贺的 CVN 76，在那里他三次部署在飞机中级维护部门任职。 2023 年 12 月，他加入海军安全司令部，并将驻扎在这里至 2027 年 1 月。