凭借数十年的经验，RAND为全球客户提供研究服务，系统分析和创新思维，其中包括政府机构，基金会和私营企业。
The Pardee 兰德 毕业 学校 ( PRGS.edu ) 是最大的公共政策博士。该计划是美国的，也是唯一的基于独立公共政策研究组织的计划—兰德公司。
助理政策研究员；博士帕迪兰德研究生院候选人
报告
2019年12月17日
美国国防部提出了雄心勃勃的人工智能愿景和战略。但是，如果要从AI增强系统中获得最大收益，则它将需要改善其在多个维度上的状态。
2020年6月23日
随着社交媒体越来越多地被用作新闻的主要来源，恶性和虚假信息的传播正带来越来越大的威胁。一种新的机器学习模型确定了真实的政治支持者与俄罗斯巨魔之间的差异，从而构成了有关2016年美国大选的在线辩论。该模型将来如何应用？
兰德公司的研究人员在两次战争游戏实验中探索了未来人工智能和机器学习武器系统的功能和局限性，该实验将操作员和工程师召集在一起。
2020年12月29日
杂志文章
本文详细介绍了基于研讨会的研究项目的目标，过程和经验教训，该研究项目检查了洛杉矶县地下水盆地中地下水污染的空间范围。
2020年12月22日
在此概念验证研究中，从观测值和气候模型获得的数据集一起用于训练和测试缩减规模的统计方法。
本报告从两次会议中收集了见解，这些会议汇集了美国和日本的工作，健康和数据安全以及灾难响应和灾难建模方面的专家，就人工智能和机器学习交换了观点。
2020年12月7日
评论
美国的自然灾害每年对电力基础设施造成数十亿美元的损失。如果将人工智能和机器学习应用于电力公用事业的灾难恢复环境中，则可能会大大提高成本估算能力和响应能力。
2020年12月4日
作者探讨了在人工图像上训练的对象检测模型是否可以将真实图像评估为自动目标识别系统，这是美国军队在人工智能和机器学习中的重要进步。
2020年11月18日
多媒体
兰德欧洲分析师琳达·斯拉帕科娃（Linda Slapakova）与兰德高级行为科学家威廉·马塞利诺（William Marcellino）谈了他们对基于在线恶性信息的人机检测的研究。
2020年10月23日
作者证明了使用自然语言处理从大量患者叙述中获取有关其医疗保健经历的关键信息的可行性。
2020年10月7日
论文
探索与气候融资和绿色债券相关的主题的演变，以发现加强公私合作和促进政策制定的机会。
2020年8月4日
博客
每周回顾的重点是帮助学生恢复学习损失，与俄罗斯巨魔抗争，失业救济金中的种族差异，争夺AI领导力等。
2020年7月17日
人工智能技术可能成为未来武装冲突中的关键力量倍增器。中国将AI放在首位，以增强其国家竞争力和安全性。如果其计划获得成功，到2030年，中国将在美国及其盟国之上获得实质性的军事优势。
2020年7月8日
虚假信息已成为COVID-19危机的主要特征。这种类型的恶意信息和高科技“深造”图像通过增加公众对政府和公共当局的不信任感，对全世界的民主社会构成了风险。新的研究重点介绍了在线检测和消除虚假信息的新方法。
2020年6月25日
美国的空中优势正受到全球竞争对手的挑战。在这份报告中，作者设计了一个新的人工智能系统的原型，以帮助开发和评估空中领域的作战概念。
2020年5月29日
尽管支持AI的机器人将具有类似于人的特征，但它们可能会发展出独特的个性。军方将需要广泛的培训计划，以提供新的理论和观念，以管理这种强大而空前的能力。
2020年2月21日
欺骗与战争本身一样古老。到目前为止，欺骗行动的目标一直是人类。但是，引入机器学习和人工智能为目标机器开辟了一个全新的机会，欺骗世界。
2019年11月4日
我们回顾了用于社会和行为建模的数据基础架构和人工智能问题。在较新的机器学习方法中，对抗性训练和模糊认知图具有特殊的未实现潜力。
2019年6月11日
机器学习方法可以帮助减少为系统评价更新搜索所涉及的工作。
2017年8月1日
机器学习算法和人工智能（AI）影响着当今生活的许多方面。这些代理不能免于错误或偏见，因为它们是人为设计，构建和教授的。尽管AI前景广阔，但使用AI却带来了新的风险和政策复杂性。
2017年4月5日
