Actionable Intelligence for the Warfighter
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lockheed Martin Advanced Technology Laboratories (LM ATL) has researched and developed Situation Understanding technologies to provide tailored, Actionable Intelligence to the individual warfighter. Situation Understanding (SU) is a core requirement of the Future Combat Systems and programs such as the Distributed Common Ground Station Army. LM ATL has developed an SU Engine to automatically fuse multiple intelligence reports with track data into a Common Relevant Operating Picture (CROP) of the battlespace. The SU Engine augments the CROP with hypotheses as to the relationships that may exist between entities, environment, and events within the battlespace. These relationships are then used as the basis for inferring the most likely and most dangerous courses of actions that the enemy may be pursuing. The Future Force is actively trading weight for intelligence, while at the same time supporting a broader range of missions, with fewer operators and greater volumes of information. The SU Engine maintains the context of the various warfighters that the system is supporting. A warfighter's context includes location of the warfighter, the warfighter's mission, and the state of the battlespace surrounding the warfighter. The SU Engine, based on any explicit information requests provided by the warfighter combined with needs inferred by the SU Engine, dynamically composes multi-level fusion services to convert raw sensor and report data into higher level relationships and ultimately into predictions of enemy courses of action. The SU Engine can access sensor and report data from a range of sources including service-enabled net-centric systems. Services within the SU Engine are described using industry open standards augmented with semantic definitions to support just-in-time service composition.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle