欧盟委员会发布新的《欧洲工业战略》
美国防部启动“全联网指挥控制通信”项目
据国防科技信息网3月11日消息，美国防部研究与工程办公室发布“全联网指挥控制通信”（FNC3）项目征询书，旨在开发一种全新的指挥控制通信体系架构，实现跨陆海空天、跨军兵种的全域全时连通能力，为美军“联合全域作战”提供支撑。该项目由美国防部太空发展局负责。根据征询书要求，业界将于3月30日前提交白皮书，主要聚焦三类超视距通信技术：受保护的射频超视距通信、多用户/多点高数据速率激光通信以及水下通信。目前，美国麻省理工学院、林肯实验室等已在开展相关研究，例如林肯实验室正研究利用窄束激光让两个水下机器人进行通信。
世界经济论坛发布《人脸识别用例的责任限制框架：流程管理》白皮书
据赛博研究院3月11日消息，世界经济论坛发布《人脸识别用例的责任限制框架：流程管理》白皮书。白皮书指出，人脸识别作为最强大的生物识别技术之一，迫切需要建立人脸识别的监管框架，确保负责任地使用人脸识别技术。对此，白皮书提出了第一版人脸识别应用的11项行动原则，具体包括偏见和歧视、人脸识别系统的使用比例、隐私设计、问责制、风险评估及审核、信息权、替代选择和人为干预等要素。
微软公司与合作伙伴共同破坏大型僵尸网络Necurs
据Engadget网3月10日消息，微软公司与来自35个国家的合作伙伴共同破坏了大型僵尸网络Necurs。Necurs是迄今为止已知的全球最大垃圾邮件和恶意软件僵尸网络之一，已感染全球超过900万台计算机。该僵尸网络在入侵用户计算机后，会占用其资源以发送大量垃圾邮件。通过对Necurs网络中某台计算机的监控，微软发现仅该台电脑就在2个月的时间内发送了380万封电子邮件。下一阶段，微软计划与网络服务提供商合作，帮助客户从计算机中移除Necurs网络的恶意程序。
谷歌公司推出量子机器学习模型开源框架
据cnBeta网3月10日消息，谷歌公司推出量子机器学习模型开源框架“TensorFlow Quantum”，可将量子计算和机器学习技术结合，以控制量子计算系统。该框架可构建量子数据集、混合量子模型和经典机器学习模型原型，并支持量子电路模拟器，用于训练判别和生成量子模型。谷歌公司研究人员表示，希望该框架能够为量子计算和机器学习研究界提供必备工具，以探索自然和人工量子系统的模型，并最终开发出可能产生量子优势的新量子算法。
美国农业部宣布应对非洲猪瘟的措施
据globalbiodefense 3月11日消息，美国农业部宣布应对非洲猪瘟的生物安保措施。美国农业部首先会全力阻止非洲猪瘟进入美国，而一旦在美国发现非洲猪瘟，将采取以下措施：宣布进入“非常紧急状态”，美国农业部全权协调疫情应对活动和资源；在全国范围至少72个小时内禁止与猪相关活动；制定符合地区和当地要求的畜体处置计划，首选堆肥和掩埋方案；支付病毒清除费用。 此外，美国农业部正在研发非洲猪瘟疫苗。
欧盟委员会发布新的《欧洲工业战略》
据北极星氢能网3月11日消息，欧盟委员会发布新的《欧洲工业战略》，以帮助欧洲工业在气候中立和数字化的双重转型中发挥领导作用。该战略旨在推动欧洲的竞争力和战略自主权，以应对地缘政治不确定性和全球竞争的加剧。战略列出了欧洲工业转型的关键驱动因素，并提出了一套全面的未来行动，包括：制定知识产权行动计划，维护技术所有权，促进全球公平竞争；采取综合措施，实现高耗能行业的现代化和脱碳；加强欧洲的工业和战略自主权，确保关键原材料的供应；成立清洁氢能联盟，以加速工业脱碳和保持工业领先地位等。
美海军开展航母未来发展方向研究
据美军进行时3月10日消息，美海军代理部长马斯·莫迪宣布启动了一项为期六个月的研究，以确定航母与舰载航空联队的未来发展方向，同时明确军方对造船厂的需求。此次工作将由海军部长办公室的高级人员主导，海军研究实验室代表及负责作战发展的海军作战部副部长辅佐。海军院校、海战中心和联邦投资的研发中心等各个学术及研究机构也会参与其中。
美国拟利用集装箱装载无人机，以实现快速战场部署
据美军事进行时3月10日消息，美国无人机制造商克拉托斯公司计划将XQ-58A“女武神”无人机装在改装的运输集装箱内，部署在太平洋的小岛上，使无人机能快速抵达战场。XQ-58A是一种具有近战能力的新一代无人机，长30英尺（约9.1米），翼展27英尺（约8.2米），最高速度0.95马赫，可搭载两枚GBU-39小直径炸弹。该公司认为，如果与中国发生冲突，美空军可利用舰船或C-130J“超级大力神”运输机快速将集装箱运送到太平洋的秘密基地，并能减少随同作战人员。
美国兰德公司发布报告，分析无人机系统的网络威胁
据国防科技要闻3月11日消息，美国兰德公司发布《如何分析无人机系统构成的网络威胁》报告，研究无人机系统快速增长对网络安全造成的影响，并为国土安全部应对该威胁做出分析并提出建议。报告认为，美国国土安全部门使用的部分无人机由商业公司开发，易受到攻击，可能会降低情报、监视和侦察能力，甚至成为破坏关键基础设施的工具。对此，报告提出四点建议：一是通过报告介绍的方法来理解针对无人机系统的网络攻击途径；二是与高层决策者、网络安全专家以及其他政府机构和执法机构合作，制定系列无人机网络战略；三是优先处理最关键的漏洞，找到关闭攻击途径方法；四是监控无人机的使用，并预测无人机广泛应用产生的影响。
美海军开发出“威胁追踪器”系统，可自动追踪无人机
据国防科技要闻3月11日消息，美海军水面作战中心巴拿马城分部开发出“威胁追踪器”系统。该系统由商用三维雷达和光学传感器组成，可从陆地和海上自动探测、跟踪和区分无人机。该系统具有两大特点：一是系统结合了机器学习算法，可自动处理雷达探测信号；二是系统安装了海上陀螺稳定平台，确保将正确的图像信息传输至指控系统，辅助决策。目前，该系统已在美海军近期举行的演习中进行演示，计划于2020年开展作战试验。
美国计划发布新的太空指令，加强卫星网络安全
据天地一体化信息网络3月10日消息，前任美国国家安全委员会委员米尔·萨达特表示，美国国家空间委员会正在考虑一项新的政策指令，要求航天工业界自愿采用网络安全标准，以保护公司数据和知识产权。该指令不强制规定企业如何保护系统，只建议企业和国家标准与技术研究院合作。目前，美国政府很关注商业航天产业的供应链问题，建议美国公司减少对外国供应商的依赖，在与外国供应商合作时应确保供应商获得相应的认证。
美国利用机器学习技术加速高性能材料的开发与部署
据国防制造3月11日消息，美国能源部劳伦斯利弗莫尔国家实验室（LLNL）正在开发一种预测材料性能的新方法，旨在利用机器学习技术加速从新材料发现到大规模部署的过程，消除测试评估候选材料性能等瓶颈，显著减少部署时间。新方法已用于对一种钝感高能炸药三氨基三硝基苯（TATB）性能的分析评估。科学家利用计算机视觉和机器学习技术，对TATB原材料粉末的扫描电子显微镜（SEM）图像进行分析，通过材料的晶体特征直接预测其性能，从而避免了复杂的性能测试工作。结果表明，与专家评估和仪器分析等常规方法相比，新方法可以减少24%的预测误差。研究团队表示，机器学习模型还可以发现并使用专家未充分利用的晶体属性。