简 介

.      战备状态是国家安全不可或缺的一部分,管理和改善战备状况的关键在于其可衡量。利用人工智能可以改善对军事战备状态的测量和管理。兰德公司《关于军事战备领域人工智能工具》的研究报告展示了人工智能如何提高美军战备报告的细节和准确性。报告中,研究团队建立了基于深度神经网络架构的模型,可以预测军事单位和组织的战备水平,在建立这些预测模型的过程中,该团队还建立了一个用于国防和国家安全的语言模型,该语言模型可以被纳入到从战备报告系统中的聊天机器人到问题回答和搜索等一系列工具中。报告共分为四章内容,分别为:通过机器学习诠释军事单位的战备情况、国防专用词汇嵌入、用于战备估计的深度神经网络、后续及应用。该报告适于希望通过人工智能技术及其使能技术来为国防部和军事任务提供保障的人员。
.      本书出版于2021年。
.      全文共计29千字。    

目 录

简介
摘要
致谢
缩略语
第1章 通过机器学习诠释军事单位的战备情况
1.1 军队报告战备情况的方式方法
1.2 机器学习工具辅助
1.3 报告结构
第2章 国防专用词嵌入
2.1 数据
2.2 方法
2.3 结果
2.4 讨论
第3章 用于战备估计的深度神经网络
3.1 数据
3.2 模型度量
3.3 基线模型
3.4 深度神经网络模型
3.5 结果
3.6 讨论
第4章 后续及应用
附录 词嵌入技术入门
参考文献

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