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Draper＃2-学校计划2020-2021
计划是一个估计。如果实际分布大于估计，那么如何花费额外的资金来实施计划中描述的目标？请指出上面确定的目标编号，并说明增加资金将如何进一步实施行动计划。请提供对学术用途的充分说明，以便无需回到学校董事会批准以消耗增加分配。
2024 年度报告 - Draper NXT - cloudfront.net
今年对我们技术人员最令人兴奋的投资可能是 GNC 学院的扩建。德雷珀拥有美国航天、导弹系统和其他关键任务飞行器的制导、导航和控制 (GNC) 领域的顶尖专家。GNC 学院将知识从我们经验丰富的员工转移到那些负责确保载人和自动驾驶飞行器和系统能够在未来几十年内到达国家需要的地方的人。今年，45 名员工完成了该计划，包括一门新的抗辐射技术设计课程——这是德雷珀独特的专业技能，服务于我们国家当前和未来的战略系统。
lenases J. Jens MSC螺柱竞争，螨虫接触戏剧... < / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d d / d d / d d / d d / d d / d d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / d / D / D / D / D / D / D / D / D / D / D / D / D / D / DM>
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人工智能或法学硕士训练数据集面临司法管辖权挑战的可能性 Chris Draper 1 和 Nicky Gillibrand 2
摘要 当 AI 驱动的司法访问 (A2J) 系统中使用的大型语言模型 (LLM) 工具的训练数据集不能反映其社区时，它们就会经历系统性偏见。这种偏见可以说表明，LLM 应该看到其法律基础的有效性在司法管辖权方面受到质疑。由于 ChatGPT 有能力通过美国律师资格考试，这为 LLM 工具提供了希望，即可以在普通人的指导下训练 LLM 工具来执行法律专业人员的工作，从而为服务不足的诉讼当事人带来好处。然而，在审查数据集来源时，在遵守法律主权、法治和结果质量方面出现了重大挑战。虽然隐私和数据安全通常会将数据主权集中在数据保存的地理位置，但 A2J 社区也应该注意对 LLM 训练数据集的司法管辖区外的贡献，这些贡献质疑普遍接受的法律主权规范，并因此扭曲其法律应用，使其超出受影响社区的可接受范围。为了更好地代表 LLM 工具所带来的挑战，提出了一种新颖的四分信息主权理论，涵盖了人口、领土、边界承认和监管等问题。因此，本文将研究并质疑 LLM 是 A2J 的推动者的说法。讨论将涉及如何通过短视的数据主权来避免司法管辖权挑战（例如传统的法律主权），从而规避通常表现为偏见的训练数据偏差的风险，然后再考虑司法管辖权定义的训练数据限制如何影响结果质量和重新制定律师在法律程序中的传统角色。最后，我们将根据当代的关注和诉讼，探讨未能充分应对这些深远挑战（影响从社区到宪法的各个层面）的危险。 关键词 1 系统法律基础的验证；法学硕士；大型语言模型；主权；法治；管辖权；偏见；人工智能风险；采用的语用学；自我代理的诉讼当事人；小组讨论；引导式讨论；正在进行中的“人工智能司法途径研讨会”（AI4AJ 2023），2023 年 6 月 19 日，葡萄牙布拉加 chris.draper@meidh.com；nicky.gillibrand@ucdconnect.ie
联合导航会议2024
• Jan Anszperger, Draper • Dr. Jacob Campbell, AFRL Sensors Directorate • John Del Colliano, Army DEVCOM C5ISR • Elliott Kaplan, The MITRE Corporation • Dr. J.P. Laine, Draper • Dr. Steven Lewis, The Aerospace Corporation • Joseph Schnecker, NIWC Pacific • David Wolfe, USGC C5ISC JOURNAL PUBLICATION JNC presenters are鼓励根据其JNC演示文稿审查技术论文后公开释放，以便在ION的索引档案期刊《导航》中提交可能出版。论文可以在MC.Manuscriptcentral.com/navigation上在线提交。会议诉讼提交的演讲已批准公开发布（分发A）和/或CUI分发将向美国公民释放，这些公民在会议结束后2-4周被AFRL批准参加AFRL的会议。
数字电传操纵系统的神奇故事
20 世纪 70 年代初，NASA 德莱顿飞行研究中心的一个小团队决定接受一个挑战，即驾驶一架带有计算机的飞机。他们制定了计划，飞往 NASA 总部，试图为他们的项目筹集资金。在那里，他们遇到了航空部副助理局长，而此人恰好就是尼尔·阿姆斯特朗。尼尔对这个项目非常兴奋，但当他听说他们计划使用模拟计算机时，他却犹豫了。当被告知寻找可靠的数字计算机的困难时，他说“我刚刚乘坐一台数字计算机登上了月球”，指的是高度可靠的阿波罗制导计算机。他建议他们联系德雷珀实验室，商讨在 F-8 计划中使用经过修改的阿波罗硬件和软件，这导致了德莱顿和德雷珀实验室之间的长期成功合作，德雷珀为该计划提供了传感器、计算机和软件。
数字电传飞控技术 - IEEE 控制系统协会
Draper 开发了 DFBW，作为其在阿波罗制导计算机方面的工作的延伸。该概念使用高度可靠的计算机和电子飞行控制系统（而不是机械或液压系统）来稳定和操纵飞行器。计算机能够比人类飞行员执行更频繁的调整，从而有助于保持稳定性，同时提供更高的机动性。
数字电传操纵技术 - IEEE 控制系统协会
Draper 开发了 DFBW，作为其在阿波罗制导计算机方面的工作的延伸。该概念使用高度可靠的计算机和电子飞行控制系统，而不是机械或液压系统，来稳定和操纵车辆。计算机能够比人类飞行员执行更频繁的调整，从而有助于保持稳定性，同时提供更高的机动性。
数字电传操纵技术 - IEEE 控制系统协会
Draper 开发了 DFBW，作为其在阿波罗制导计算机方面的工作的延伸。该概念使用高度可靠的计算机和电子飞行控制系统（而不是机械或液压系统）来稳定和操纵飞行器。计算机能够比人类飞行员执行更频繁的调整，从而有助于保持稳定性，同时提供更高的机动性。