当被空军装备司令部要求确定是否可以提高现有和未来采办项目和战略的有效性时，兰德公司的空军项目聘请了一个专家团队来分析美国空军对采办界的情报支持。他们发现的主要挑战是确保采办界在交付能力时能够提供满足威胁的能力，而不是在设定需求时。要做到这一点，需要了解不同的文化、资源限制和激励措施，以及收购和情报企业本身的目标，所有这些都是在美国军队占主导地位、其武器没有同行的几十年里形成的 因此，作者概述了收购企业生态系统，其中包括国防部和情报界，以及国会和其他利益相关者。重点关注采办和情报过程与人员之间的互动，包括目前阻碍互动的因素，并考虑到资源限制，他们指出了加强信息共享和劳动力发展的方法，以确保在同行和近同行对手日益复杂的威胁环境中，美国空军的采办充分了解情报
长期以来，信息作战和情报都是美国军事行动的核心组成部分，而信息是这两个群体的本质。它们的区别在于每个社区如何编译、排序、分析和使用信息。对每个社区的角色、责任和流程的理解存在差距，这对信息环境中的行动具有重要影响，这需要为这些行动提供情报支持的人员与负责规划和实施这些行动的人员之间进行高度协调。为了支持信息业务从业人员，情报人员必须熟悉与OIE相关的信息类型。相反，信息操作从业者必须熟悉如何收集、分析和传播信息的情报产品和流程 ，尽管最近对OIE的兴趣激增，但整个联合部队仍然没有充分认识到这些行动的贡献。因此，情报组织不了解OIE的情报需求，也不定期提供OIE特定的情报产品，相关的情报支持请求也没有得到优先考虑。信息作战人员对情报组织的流程和要求缺乏认识，加剧了这种情况 对内审办信息要求的指导、原则和文件的审查，以及对主题专家的访谈，突出了向内审办提供有效情报支持的40项挑战，以及解决这些挑战的67项潜在解决方案
自动目标识别（ATR）是人工智能和机器学习领域许多最新进展中最重要的潜在军事应用之一。使用机器学习创建成功的ATR系统的一个关键障碍是收集高质量的标记数据集。作者研究了是否可以通过在由高分辨率、逼真的人工图像组成的数据集上训练目标检测算法来避开这一障碍。作者生成了大量高机动性多用途轮式车辆（HMMWV）的人工图像，并研究了基于这些图像训练的模型是否可以用于成功识别HMMWV的真实图像。作者得到了一个明显的负面结果：在人工图像上训练的模型在真实图像上表现非常差。然而，他们发现，使用人工图像来补充现有的真实图像数据集，可以始终如一地提高性能。有趣的是，当只有少量的真实图像可用时，改进是最大的。作者提出了一种在训练数据匮乏的情况下提高ATR系统性能的新方法。包括美国政府和军方在内的许多组织现在都对使用合成或模拟数据来改进各种任务的机器学习模型感兴趣。主要动机之一是，在冲突时期，可能需要在以前未加密的环境或背景下快速创建对手军事资产的标记数据集
宣传、影响和说服一系列外国受众的运动对于实现美国国家安全的关键目标至关重要，但在现实世界中评估这些努力的进展、表现和有效性可能具有挑战性。系统规划和实施的评估对于确保有限的资源得到适当分配、计划得以完善以及关键目标得以实现至关重要。本报告提供了可以支持和加强评估设计和规划的指导、框架和建议。尽管他们专注于美国欧洲司令部（USEUCOM）的活动，但他们对任何参与规划和评估信息活动的组织都有指导意义 ，进度评估表明项目、操作、活动或投资在实现目标或一组目标方面的总体进展，而绩效和有效性评估则能更全面地了解个人努力的功能和贡献。理想情况下，工作与计划同时设计，通过包括指挥官、专家工作组和其他利益相关者在内的迭代过程来评估其进度、性能和有效性，从而提高评估结果的相关性 ，本报告中的评估框架是与USEUCOM的信息和评估人员合作开发的，并提供了有关利益相关者决策支持需求、指挥策略以及数据收集和分析能力的信息。因此，它们是稳健但灵活的，旨在应对规划和实施评估的现实挑战，其结果具有信息性和可操作性
美国陆军军事情报分析员在日益复杂和动态的作战环境中工作，需要无形的能力，如批判性思维和适应性。本报告描述了评估陆军分析员在35F军事职业专业的关键分析能力和熟练程度的流程的开发和实施，以及持续评估协议的设计。该研究包括主题专家访谈和文件审查，以确定35F分析师的关键分析任务；审查与情报分析相关的能力研究以及这些能力的衡量标准；以及一项实地研究，评估能力、生命周期因素、初级分析师的培训能力以及初级和中级分析师的工作能力。对培训熟练度结果的分析表明，与其他分析师相比，一般心理能力较强的分析师平均得分更高，从初始技能培训中毕业的几率也更高。对初级和中级分析师的比较结果表明，这两组人在工作中几乎没有机会执行MI任务。两组人在大多数能力方面都相似，但中级分析师的CT技能高于初级分析师。初级和中级分析师在工作熟练程度方面的差异参差不齐；初级分析师在某些标准上表现较好，中级分析师在其他标准上表现更好。然而，不同群体的工作熟练程度得分相对较低，很少有能力预测工作熟练程度；这些发现可能是研究参与者技能衰退或动机低下的结果。
城市环境对地面部队构成了重大挑战，传统上尽可能避免城市环境，但世界人口日益城市化似乎确保了城市战斗在陆军的未来。本报告对军队在近距离城市战斗中使用装甲部队部署轻型和机械化步兵的方式进行了历史分析，特别是1993年在摩加迪沙的美国陆军、1994年和1999年在格罗兹尼的俄罗斯陆军、2003年在巴格达的美国陆军，2004年在费卢杰的美国海军陆战队和美国陆军，以及2008年在巴格达萨德尔市郊区的美国陆军。作者评估了这种作战方法的优势和成本，并确定了可以为陆军未来如何在复杂的城市环境中对抗类似敌人提供信息的经验教训 ，作者发现，城市作战行动历来是军队面临的最艰巨的挑战之一，美国军队在城市作战中取得成功的能力存在重大差距。作者特别讨论了有效情报在城市作战中发挥的关键作用，并就城市作战对陆军作战挑战以及陆军条令、组织、训练、物资、领导、人员和设施的影响提出了广泛的建议
通用的商业技术可以以独特的方式组合和使用，重塑城市环境，扰乱我们在美国和国外的生活和工作方式。这些技术并不新鲜，但正在变得无处不在，并以新的方式使用。这些技术突显了一种民主化趋势，使更多的人有自由和权力使用任何数量的新的商业技术进行创新，并挑战现有的政府规则和社区实践。然而，这种民主化趋势以隐私、安全和保密为代价，正在改变人们在社会和政治上的互动方式。它正在改变我们开展商业、外交、情报行动和战争的方式，未来的战争可能越来越具有城市性质
在过去的十年里，与非正规战争相关的行动对美国地面部队提出了巨大的要求，并导致了新的陆军和联合条令的发展。本报告有助于分析人员识别和评估造成和维持易受叛乱、恐怖主义和其他极端主义暴力和不稳定影响的环境的关键因素，为军事决策提供分析和安全援助资源的分配信息。该报告特别关注社会学和文化人类学领域对这些环境的理解来源。兰德公司的研究人员调查了现有的社会学和人类学理论以及思想流派，并确定了导致和维持不稳定环境的12个关键因素。研究发现，专家们对这些因素的重要性达成了相对较高的共识。这些因素以复杂的方式相互关联和相互依存。该报告为12个因素中的每一个提出了一系列定性和定量指标，并将其用于分析结构，根据国家和地区对不稳定环境的易感性对其进行评估
在敌对、复杂和混乱的反叛乱环境中，人们可以同时在不同程度上支持政府和反叛活动，并对两者产生同样的怨恨。将除绝对不可救药的人外的所有人都认定为“敌人”，并将任何穿着政府制服的人都贴上“朋友”的标签，这不仅造成了一种虚假的人类身份模式，而且还人为地限制了美国军方在反叛乱行动中影响民众的选择。通过包含颜色编码和严格划分分析专业的简化方法来分析复杂环境，如伊拉克或阿富汗，可能会导致分析人员对人类身份做出无益且逻辑上不健全的假设。以颜色编码、以敌人为中心的分析也强化了一种不准确和无益的观念，即敌人和社会是反叛乱环境中的独立结构，或是更大社会系统中的独立子系统（或群体）。相反，我们需要的是一种全方位、全面、融合的分析方法，考虑到社会文化的模糊性。本文提出了一种范式转变，即如何将情报结合起来进行分析，以及分析的结果如何为指挥官和其他决策者提供更完整的反叛乱行动画面。行为智能分析的概念抛弃了旧的颜色编码方法，而倾向于一系列的敌意。换言之，分析人士的工作假设是，所有行动者都可能有能力以或多或少有助于美军在冲突中实现目标的方式行事
