每日动态：制定人工智能、机器学习战略/“网络弹性水平”框架/新型计算模型

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美特种作战司令部

致力于制定人工智能、机器学习战略

美特种作战司令部（SOCOM）首席数据官戴维·斯皮克表示，该司令部正在制定新兴技术计划战略，该战略将帮助SOCOM规划其在2022～2026财年的人工智能和机器学习计划拨款。战略蓝图涵盖的应用包括网络防护、合同与预算管理、培训、规划与机动、预测性维护等。SOCOM还将建立一个数字数据任务管理团队，并寻求专家帮助进行项目管理和其他技术事宜。

作者 | 张羽丰

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洛·马公司开发“网络弹性水平”框架

为衡量国防部网络系统安全建立标准

“网络弹性水平”（CRL）框架提供了一套结构化的方法和流程，为如何衡量武器系统、任务或训练系统在其寿命周期内的网络弹性成熟度建立标准。CRL框架可以帮助利益相关方做出明智的决策，并将网络支出优先用于最有效的解决方案，最终将帮助作战人员在网络竞争环境中作战。研究人员对该框架进行了一系列风险与工程评估，提高了对当前风险状态的可见性，并生成了风险缓解路线图，显示了如何将某一系统的CRL提高到更理想的水平。（洛·马公司网站）

作者 | 刘梦诗

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DARPA寻求建立

基于自然灵感的新型计算模型

DARPA寻求利用复杂动力学行为与材料固有特性之间的相互作用，为解决当前较为困难的计算问题建立新型计算模型。该“自然即计算机”项目关注新模型与概念，寻求解决传统模型无法解决的计算问题，例如开发高超声速飞行仿真、大规模分布式传感与控制材料以及鲁棒的网络优化与分析。项目为期18个月，分为理论与设计和应用开发两个阶段。（美国政府计算机新闻网站）

作者 | 窦玮璇

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