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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。
Versa 窗帘电机
注意：本设备已经过测试，符合 FCC 规则第 15 部分中 B 类数字设备的限制。这些限制旨在为住宅安装提供合理的保护，防止有害干扰。本设备会产生、使用并辐射射频能量，如果不按照说明进行安装和使用，可能会对无线电通信造成有害干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果本设备确实对无线电或电视接收造成有害干扰（可通过关闭和打开设备来确定），建议用户尝试通过以下一种或多种措施来纠正干扰：
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
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。