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全体委员会工作人员 AOR 12 16 2024
少数民族工作人员 主题领域 采购...................................................... Eric Lofgren 弹药和弹药工厂............ Pat Thompson 军备控制................................................ ........ Adam Trull 军火库……………………….............................. Pat Thompson 人工智能………………………… Olivia Trusty 使用军事力量的授权......... Isaac Jalkanen 航空系统（旋翼机除外）............ ....... Kristina Belcourt 航空系统旋翼机…………………….帕特·汤普森 审计……………………………………….. ........ 里克·伯杰 基地政策 .............................................. 布拉德·帕图特 基地调整和关闭 ................................ 布拉德·帕图特 预算…………………………...... ....... 里克·伯杰 业务系统……………………………… 里克·伯杰 化学-生物防御………...... ........ 埃里克·特雷格 化学非军事化...................... ........ 艾萨克·贾尔卡宁 文职提名............................. ........ 布伦丹·加文 文职劳动力政策………………… .......... 肖恩·奥基夫 云计算………………………………… 里克·伯杰 作战司令部 非洲司令部.................................... ........ 亚当·巴克 中央司令部 ........................................ 埃里克·特雷格 欧洲司令部......... ........................................ 詹姆斯·马佐尔 北方司令部.................................... ......... 埃里克·特雷格 印度太平洋司令部........................................ 凯文·金 特种作战司令部........................................ ......... 亚当·巴克 南方司令部.................................... ......... 布伦丹·加文 战略司令部…................................. ......... 亚当·特鲁尔运输司令部................................ ........ Brad Patout 网络司令部.................................... ......... Olivia Trusty 太空司令部……………………………… Kristina Belcourt 打击恐怖主义................................ ........ Adam Barker 合作威胁降低计划 ....... Kristina Belcourt 网络........................................ ........ Olivia Trusty 国防后勤局…………………. ........ Katie Magnus 国防安全援助………….... ........ Adam Barker 能源部问题 NNSA........................................ ........ Adam Trull 核清理………………......... ...... Adam Trull 仓库维护政策………...…........... Brad Patout 航空后勤中心…………………. Kristina Belcourt 陆军/美国海军陆战队仓库…………………. Pat Thompson 海军造船厂………………………. Eric Lofgren 被拘留者政策........................................ ........ Brendan Gavin 国防部频谱管理/5G…………….. Olivia Trusty 电子战........... ......................... ......... Kristina Belcourt
全体委员会工作人员 AOR
大多数工作人员 主题领域 采购...................................................... Eric Lofgren 弹药和弹药工厂............ Pat Thompson 军备控制................................................ ........ Adam Trull 军火库……………………….............................. Pat Thompson 人工智能………………………… Olivia Trusty 使用军事力量的授权......... Isaac Jalkanen 航空系统（旋翼机除外）............ ....... Kristina Belcourt 航空系统旋翼机…………………….帕特·汤普森 审计……………………………………….. ........ 里克·伯杰 基地政策 .............................................. 布拉德·帕图特 基地调整和关闭 ................................ 布拉德·帕图特 预算…………………………...... ....... 里克·伯杰 业务系统……………………………… 里克·伯杰 化学-生物防御………...... ........ 埃里克·特雷格 化学非军事化...................... ........ 艾萨克·贾尔卡宁 文职提名............................. ........ 布伦丹·加文 文职劳动力政策………………… .......... 肖恩·奥基夫 云计算………………………………… 里克·伯杰 作战司令部 非洲司令部.................................... ........ 亚当·巴克 中央司令部 ........................................ 埃里克·特雷格 欧洲司令部......... ........................................ 詹姆斯·马佐尔 北方司令部.................................... ......... 埃里克·特雷格 印度太平洋司令部........................................ 凯文·金 特种作战司令部........................................ ......... 亚当·巴克 南方司令部.................................... ......... 布伦丹·加文 战略司令部…................................. ......... 亚当·特鲁尔运输司令部................................ ........ Brad Patout 网络司令部.................................... ......... Olivia Trusty 太空司令部……………………………… Kristina Belcourt 打击恐怖主义................................ ........ Adam Barker 合作威胁降低计划 ....... Kristina Belcourt 网络........................................ ........ Olivia Trusty 国防后勤局…………………. ........ Katie Magnus 国防安全援助………….... ........ Adam Barker 能源部问题 NNSA........................................ ........ Adam Trull 核清理………………......... ...... Adam Trull 仓库维护政策………...…........... Brad Patout 航空后勤中心…………………. Kristina Belcourt 陆军/美国海军陆战队仓库…………………. Pat Thompson 海军造船厂………………………. Eric Lofgren 被拘留者政策........................................ ........ Brendan Gavin 国防部频谱管理/5G…………….. Olivia Trusty 电子战........... ......................... ......... Kristina Belcourt
2024 年 12 月 14 日星期六下午 1 点和下午 4 点
安珀·弗朗西斯·弗雷泽·麦肯齐 露西·吉恩·弗里泽尔 藤原大树 杰克·菲利普·戈登 米娅·莉莉·格兰特 奥利维亚·帕特里夏·格雷 查理·哈维·格雷 郭明轩 比利·马丁·古茨拉格 乔治亚·简·海格 克洛伊·杰恩·汉密尔顿 朱莉娅·罗斯·汉密尔顿 艾丽莎·罗斯·科琳·哈里森 艾米·妮可 凯瑟琳·哈特利 阿萨纳西亚 安妮塔·齐尔齐拉基斯·海 本杰明·乔尔·哈兹尔伍德 尼古拉斯·亚历山大·希利 露西尔·安妮 希瑟 比阿特丽斯·理查兹·赫塞尔 卡莱布·詹姆斯·希尔 贾斯汀·威廉·欣德尔 爱丽丝·罗斯·霍华德 卢埃拉·梅·豪 佩文·黄·麦肯齐 大卫·亨特 瑞安·布莱尔·约翰斯顿 泰拉·伊莎贝尔·基恩 萨曼莎·简·罗斯·基勒 加布里埃拉·耿 艾萨克·乔治·莱斯特 李月仪 林业俊 凯特琳·伊丽莎白·洛斯 杰克·贝齐安 卢俊勋爵 斯凯拉·夏洛特·安妮·卢德曼 罗比·维雷穆 彼得·麦克格雷戈 利亚姆·弗莱彻·梅特兰安妮卡 凯瑟琳·霍尔特 马里纳 杰德·弗朗西斯卡·马修斯-万登 乔治·杰森·梅弗 瑞莉·玛丽·梅 本杰明·道格拉斯·麦考尔 艾丽卡·妮可 亚历山大·麦克迪亚米德 安格斯·巴纳比 哈米什·麦克格雷戈 查理·麦基恩 锡耶纳 杰德·麦克莱恩·哈里森 布莱克·麦克米兰
从伦理到法律：为何、何时以及如何监管人工智能
从伦理到法律：为何、何时以及如何监管人工智能 Simon Chesterman 1 (0000-0002-3599-4573) 1 新加坡国立大学。本章借鉴了《我们，机器人？监管人工智能和法律的局限性》（剑桥大学出版社，2021 年）中更详细考虑的材料。这是草稿章节。最终版本将在 David J. Gunkel 编辑的《人工智能伦理手册》中提供，即将于 2023 年由 Edward Elgar Publishing Ltd. 出版。未经出版商进一步许可，不得将材料用于任何其他目的，并且仅供私人使用。摘要（150 字）过去十年，各国、行业、政府间和非政府组织提出了大量指南、框架和原则来解决人工智能伦理问题。这些不同的努力促成了关于哪些规范可以管理人工智能的广泛共识。在确定如何实施这些规范——或者它们是否必要方面投入的精力要少得多。本章重点关注道德与法律的交汇，特别是讨论为什么需要监管、何时应进行监管变更以及监管在实践中如何发挥作用。法律改革的两个具体领域涉及人工智能的武器化和受害化。针对通用人工智能的监管尤其困难，因为它们面临许多“未知的未知数”，但随着 2023 年 ChatGPT 等大型语言模型的传播，无法控制或无法遏制的人工智能的威胁得到了更广泛的讨论。此外，还需要禁止某些以越来越逼真的机器为受害者的行为——或许可以与动物虐待法相媲美。关键词（6 个关键词）：人工智能；道德；法律；监管；市场；合规近一个世纪前，科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫 (1942) 想象了一个机器人成为日常生活不可或缺的一部分的未来。他后来回忆说（1982 年，第 9-10 页），当时大多数机器人故事都属于两种类型之一。第一类故事是机器人威胁论：技术创新以《弗兰肯斯坦》的传统反抗其创造者，但其影响至少可以追溯到希腊神话普罗米修斯，这是玛丽·雪莱 1818 年小说的副标题。第二类故事不太常见，认为机器人是悲情的——可爱的创造物被他们的主人当作奴隶对待
赖特在家
2020 年 5 月 16 日 - 值得纪念的 125 周年 作者汤姆·莫罗 (Tom Morrow) 从市中心沿着蜿蜒的山丘前往奥克伍德，如今的司机注重保持在狭窄的车道内行驶并且不超出速度限制。5 月 16 日，除了我之外，可能没有其他司机会驾车行驶这条路线，以庆祝奥克伍德街铁路 (OSRR) 电气化 125 周年。我一直喜欢研究交通历史。想象自己是艾萨克·基尔斯塔德 (Isaac Kierstad)，他是第一位乘坐 OSRR 马车从第三大街和主大街前往奥克伍德“五点”的乘客，真是令人着迷。1871 年 12 月，乘坐由马拉的铁轨上的客车对基尔斯塔德来说是一种一流的服务。在鹅卵石或未铺砌的第五大街、布朗街和沃伦街上缓慢而崎岖地爬上山坡前往奥克伍德的那种感觉已经一去不复返了。铁轮与铁轨之间的最小摩擦力显著提高了 Kierstad 的舒适度，更不用说它还缩短了旅行时间。虽然更平稳、更快速的旅程代表了交通运输的进步，但马车仍然对可靠、及时的运输构成了诸多障碍。马只能在一天中的部分时间工作，它们必须经常进食，它们在街道上排泄粪便和数加仑的尿液，而将汽车拉上陡峭的山坡会使它们疲惫、受伤和生病。OSRR 于 1895 年 5 月为“五点”提供电力驱动服务，消除了与动物相关的障碍，为代顿南部提供了可靠的公共交通服务。OSRR 如何发展成为我们现在所知道的 Far Hills 公路将成为我 2020 年 4 月 19 日 Far Hills 演讲系列讲座的主题。我将分享有关合并、铁路延伸、法律交易、房地产开发的故事，以及我在 Far Hills 大道上行驶时想到的所有事情。
通知编号： #165-22 截止日期：2022 年 9 月 23 日（11:59:59 ...
通知编号：#165-22 地点：华盛顿海军造船厂，华盛顿特区 截止日期：2022 年 9 月 23 日（晚上 11:59:59（美国东部标准时间） 指挥和地点：NAVSEA - NAVSEASYSCOM 等级：GS-09 工作类型：法律文员 海军和海军陆战队团队提供创新、令人兴奋且有意义的工作，将军事和文职人才联系起来，以实现我们的使命并维护我们的自由。海军部总法律顾问办公室自 1941 年以来一直为该部门服务，致力于为海军和海军陆战队面临的业务和其他挑战开发创新的法律解决方案，以增强海军服务的作战能力。您会发现我们的律师驻扎在美国各地和世界各地，与海军和海军陆战队的人员合作，无论该部门的业务在哪里开展。海军总法律顾问办公室的船舶和系统部门预计有一个或多个法律文员空缺海军海上系统司令部 (NAVSEA) 法律顾问。职位位于华盛顿海军造船厂的 NAVSEA 总部，地址为华盛顿海军造船厂东南艾萨克赫尔大道 1333 号，华盛顿特区。NAVSEA 及其七个附属项目执行办公室 (PEO) 负责海军部舰船、舰载系统和军械的开发、采购和维护。NAVSEA 的年度预算约为 350 亿美元，全公司员工超过 83,000 名军人和文职人员。NAVSEA 法律顾问办公室包括位于华盛顿海军造船厂和美国各地 22 个外地办事处的 150 多名律师。这些采购的主题从 ACAT I 计划到简化采购。这些律师向其客户提供海军部总法律顾问办公室指定的全方位法律服务，包括收购、文职人员、劳工、环境和职业安全与健康、知识产权、道德和行为标准、财政以及各种论坛的相关诉讼。船舶科负责向 NAVSEA 及其附属 PEO 内的官员提供法律建议，涉及美国海军战舰、辅助舰艇和小型船只和艇艇的收购、维护和处置的所有事项，以及复杂服务的收购、某些国际收购和相关财政法律事项。这些采购的主题范围从复杂、高知名度的 ACAT I 计划到更精简的收购。系统科负责向 NAVSEA 及其附属 PEO 内的官员提供法律建议，涉及收购数十亿美元的武器和其他系统；SeaPort-NxG IDIQ 合同和其他合同载体下的复杂服务；国际收购；潜水、打捞及相关服务；整个 NAVSEA 的采购卡计划；以及财政法律事务。虽然大多数收购都是竞争性的，但律师也会处理独家来源授予和合同管理问题。
无人驾驶人工智能技术及应用
摘要：无人机 (UAV) 是一种自主空中平台，具有基本飞行能力，包括起飞和降落程序、导航、路线跟踪和任务执行。无人机在各个领域用于民用和军用目的，执行超越人类能力的任务。这些飞行器具有多种硬件和软件配置，包括起飞和降落系统、导航模块、应急响应机制、传感装置、成像仪器和能源供应系统等基本组件。无人机具有飞行管理、目标识别和任务分析能力，可利用从预加载数据集、控制中心和实时环境线索收集的数据。无人机利用各种人工智能 (AI) 算法自主处理瞬时数据，结合人工神经网络、图像处理算法、学习算法和优化技术等方法。本文分析了无人机使用的数据分析方法和 AI 技术。此外，还实现了使用卷积神经网络 (CNN) 算法的图像处理应用程序来提供对象识别。用 Python 语言开发的应用程序的物体识别率经计算为 0.7107，准确率达 0.7107。这一发现表明，通过使用人工智能算法分析通过机载传感器获取的图像，可以提高无人机执行目标获取、避障和防撞等关键操作的能力。关键词：无人机、人工智能、机器学习、图像处理、物体识别简介近年来，人们十分关注以信息技术 (IT) 为基础的系统进步，这些系统旨在为超越人类能力或承担巨大风险的事业提供支持。这些系统主要被称为机器人系统或人工智能系统。“机器人”一词在捷克语中意为“繁重而乏味的劳动”，最早由卡雷尔·恰佩克于 1921 年创造。“机器人技术”一词最早由科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫于 1950 年使用。机器人技术是一种软件和硬件系统，用于根据编程指令控制、拆卸和组装机器人对象（Ozfırat，2009 年）。在机器人系统的架构中，有物理组件，包括机械、电气、电子和计算模块，以及软件组件，例如操作系统、控制软件、通信协议和特定于任务的软件（Cosar，2023 年）。术语“机器人”和“机器人技术”经常互换使用，但它们确实有一些概念上的区别。“机器人”通常是指一个可以自行移动的实体，而“机器人”则涵盖了构成这种实体的系统。随着人工智能的加入，这些系统变得自主，能够独立收集数据、学习和解决问题。当机器人系统能够模仿人类行为，展示出执行这些行为的能力时，它就表明了它的智能和学习能力。
密歇根历史年表
1618 年，艾蒂安·布鲁莱 (Etienne Brulé) 穿过休伦湖颈部的北海峡；同年（或随后两年），他抵达苏圣玛丽，可能是第一位目睹苏圣玛丽的欧洲人。密歇根州的印第安人人口约为 15,000 人。1621 年，布鲁莱返回，探索苏必利尔湖沿岸，并记录了铜矿。1634 年，让·尼科莱 (Jean Nicolet) 穿过麦基诺海峡，沿着密歇根湖北岸旅行，寻找通往东方的路线。1641 年，艾萨克·乔格斯 (Isaac Jogues) 神父和查尔斯·雷姆博 (Charles Raymbault) 神父在苏圣玛丽举行宗教仪式。1660 年，雷内·梅斯纳德神父建立了第一个常规传教团，整个冬天都在基威诺湾举行。1668 年，雅克·马奎特神父接管了苏圣玛丽传教团，并在密歇根州的苏圣玛丽建立了第一个永久定居点。 1669 路易·若利埃沿底特律河、伊利湖和安大略湖向东行进。 1671 圣吕松爵士西蒙·弗朗索瓦在苏圣玛丽亚登陆，为路易十四宣称拥有广阔的五大湖地区，包括美国西部的大部分地区。马凯特神父建造了一座传教教堂，圣伊格纳斯由此建立。第一个军事前哨堡布德堡（后来被称为米奇里麦基诺堡）在圣伊格纳斯建立。 1673 若利埃和马凯特沿密西西比河而下。 1675 马凯特神父在路丁顿去世。 1679 拉萨尔爵士勒内·罗伯特·卡维利尔建造了五大湖上的第一艘帆船格里芬号，并在密歇根湖的一场风暴中沉没。➤ 拉萨尔在圣约瑟夫河河口建造了迈阿密堡。 1680 拉萨尔率领一小队人穿过下密歇根半岛，十天后到达底特律河，成为首批进入这片领土的欧洲人。1681 地图上最早使用“密歇根”一词。1686 法国人在休伦港建造圣约瑟夫堡。1690 克劳德·阿韦诺神父探索圣约瑟夫河上游；在尼尔斯现址建立传教团。1694 安托万·德拉莫特·卡迪拉克被任命为米奇利麦基诺 (圣伊格纳斯) 哨所指挥官；任职至 1697 年。1697 年在圣约瑟夫河 (尼尔斯) 上的传教团建造了圣约瑟夫堡。1701 卡迪拉克在底特律建立庞恰特雷恩堡，作为保护和确保毛皮贸易的永久定居点。圣安妮教堂是一座木结构建筑，由卡迪拉克的部下建造，并在底特律建城两天后落成。圣安妮教堂是美国第二古老的罗马天主教教区。秋天，卡迪拉克夫人和托蒂夫人作为该地区的第一批欧洲女性抵达堡垒。
我们希望AIS成为多少？
自上而下的机器人安全解决方案的另一个问题是，我们需要选择在机器人中实施的规则。机器人的好处和坏行为是什么？这是一个挑战，因为即使人类之间的正确行为也存在很大的分歧。在机器人伦理和人类伦理学中都深入讨论了什么使正确行为的问题。在机器人伦理中不断弹出的一个建议是使用以艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）的三个机器人法则（Asimov 1942），直接或以某种修改的形式使用。甚至欧洲议会也提到了这些法律（Mokhtarian 2018）。在学术文献中，阿西莫夫的定律经常在表面上被提及，也许是因为它已成为该领域的传统，或者是向阿西莫夫（Asimov）致敬，成为该领域的先驱（例如，Deng 2015; Grech＆Scerri 2020; Meghardi＆Alemi 2018; Narain等。 2019）。 有时提到这三个法律只是被批评，有时但并不总是与批评作者建议的更现实的规则形成鲜明对比（例如 Anderson＆Anderson 2010; Awad等。 2018; Bostrom 2014;克拉克1993，1994; Evans 2013; Hirose 1996; 2011年Howlader;雷曼 - 威尔西格1981； Leigh Anderson 2008； Murphy＆Woods 2009;船员2020; Wallach＆Allen 2009）。 在其他情况下，实际上建议它们至少是解决方案的一部分，无论是其原始形式还是以某种修改的形式（例如） Balkin 2017; Bizony 2015; Feitelson 2007; Kaminka等。 2017; Li等。 2022;罗伯逊2020； Salge＆Polani 2017; Schurr等。Deng 2015; Grech＆Scerri 2020; Meghardi＆Alemi 2018; Narain等。2019）。有时提到这三个法律只是被批评，有时但并不总是与批评作者建议的更现实的规则形成鲜明对比（例如Anderson＆Anderson 2010; Awad等。 2018; Bostrom 2014;克拉克1993，1994; Evans 2013; Hirose 1996; 2011年Howlader;雷曼 - 威尔西格1981； Leigh Anderson 2008； Murphy＆Woods 2009;船员2020; Wallach＆Allen 2009）。 在其他情况下，实际上建议它们至少是解决方案的一部分，无论是其原始形式还是以某种修改的形式（例如） Balkin 2017; Bizony 2015; Feitelson 2007; Kaminka等。 2017; Li等。 2022;罗伯逊2020； Salge＆Polani 2017; Schurr等。Anderson＆Anderson 2010; Awad等。2018; Bostrom 2014;克拉克1993，1994; Evans 2013; Hirose 1996; 2011年Howlader;雷曼 - 威尔西格1981； Leigh Anderson 2008； Murphy＆Woods 2009;船员2020; Wallach＆Allen 2009）。在其他情况下，实际上建议它们至少是解决方案的一部分，无论是其原始形式还是以某种修改的形式（例如Balkin 2017; Bizony 2015; Feitelson 2007; Kaminka等。 2017; Li等。 2022;罗伯逊2020； Salge＆Polani 2017; Schurr等。Balkin 2017; Bizony 2015; Feitelson 2007; Kaminka等。2017; Li等。2022;罗伯逊2020； Salge＆Polani 2017; Schurr等。2007; van dang等。 2018; Vanderelst＆Winfield 2018）。2007; van dang等。2018; Vanderelst＆Winfield 2018）。
对称性与人工智能相遇 摘要 目录 1 简介
电磁学的麦克斯韦方程、爱因斯坦的狭义和广义相对论以及粒子物理学中基本力的规范理论。从更务实的角度来看，对称性有很多应用，例如晶体学中的应用或它们为问题研究带来的简化：对称性是手头信息背后的组织结构。因此，发现这种模式可以加深理解，就像罗夏赫测试的简单情况一样：注意到墨迹的反射对称性可以帮助孩子猜测这些图画是如何制作的，即通过将吸墨纸折叠起来。这种理解使我们能够简化处理数据的方式，并且在更深层次上可以表明存在更高层次的原理。对称性与简单性甚至优雅之间的这种联系在理论物理学中经常出现。在艺术中，对称性也经常与优雅的概念联系在一起。这并不是说对称的艺术品更美丽，因为众所周知，大多数人更喜欢对称性不是完全对称，而是略有不完美或破碎的面孔、乐曲、绘画和照片 [ 1 , 2 ] 。在物理学中，对称情况的偏差通常被认为是一种有用的近似技术，因为在自然界中很少发现完美的对称性。发现对称性的一个物理学例子是火星的运动。天文学家第谷·布拉赫在 1601 年去世前，收集了它在夜空中位置的最精确记录。这些数据中有一个底层结构，约翰尼斯·开普勒花了很多年才将其梳理成椭圆形 1 。从这种更简单的数据表示中，艾萨克·牛顿能够推导出引力定律，该定律表现出中心对称性，毫无疑问，与最初的观测集合相比，它更简单、更深入、更普遍地描述了天体的运动。快进许多年，我们现在明白，牛顿定律可以通过将对称性强加于一个称为作用的抽象对象上来获得。我们在本文中的想法是为布拉赫和牛顿之间的开普勒中间步骤的自动化或人工智能 (AI) 版本奠定基础。面向任务的功能性 AI 一般概念实现称为机器学习 (ML)。它涉及为计算机提供一般处方的算法，以便逐步逼近（或学习）适当的规则来重现特定的观察结果。这与传统程序形成了鲜明对比，传统程序缺乏这里所需的表达能力。目前，科学，尤其是物理学，正在经历一场革命 [ 3 ] ，因为在具有大数据集的实验领域中采用的 ML 方法被应用于更正式的领域，甚至用于符号数学 [ 4 ] 。ML 确实特别擅长模式识别，因此我们提出一个问题：当这些方法用于从数据中提取信息时，它们是否也能检测到它们所接触的数据中对称性的存在？如果可以，它们会自动这样做吗？它们是否自然地根据对称模式组织信息？在本文中，我们迈出了回答上述问题的第一步。除了好奇心和想要了解自然法则和机器学习的发展方式的愿望之外，我们还运用我们的方法来研究物理和艺术之间的深层联系。在第 2 节中基于物理的设置上训练算法之后，我们在第 3 节中将它们应用于艺术品并评估它们的对称性。这项工作可以进行许多扩展和应用，在第 4 节中我们将讨论这个方向的一些想法。