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用于多智能体轨迹预测的二阶图微分方程
多智能体轨迹预测是一项基础任务，可应用于自动驾驶、物理系统建模和智慧城市等各个领域。该任务具有挑战性，因为智能体交互和底层连续动力学共同影响其行为。现有方法通常依赖图神经网络 (GNN) 或 Transformer 来提取智能体交互特征。然而，它们往往忽略了智能体之间的距离和速度信息如何动态地影响它们的交互。此外，以前的方法使用 RNN 或一阶常微分方程 (ODE) 来模拟时间动态，这可能缺乏对每个智能体如何受交互驱动的解释性。为了应对这些挑战，本文提出了 Agent Graph ODE，这是一种显式模拟智能体交互和连续二阶动力学的新方法。我们的方法采用变分自编码器架构，在编码器模块中结合了具有距离信息的时空Transformer和动态交互图的构建。在解码器模块中，我们采用具有距离信息的GNN来建模智能体交互，并使用耦合的二阶微分方程(ODE)来捕捉底层的连续动力学，该微分方程通过建模加速度和智能体交互之间的关系来构建模型。实验结果表明，我们提出的Agent Graph ODE在预测精度方面优于最先进的方法。此外，我们的方法在训练数据集中未见的突发情况下也表现良好。
2022 年 DGS 命令第 XX 号 - 航运总局
主题-为参加出海前和出海后能力培训课程的候选人提供性别敏感性培训。 1. 鉴于《1995 年标准培训与发证公约》第 14 号决议（促进妇女参与海事行业），请各国政府：i. 特别考虑确保男女在海事行业所有部门享有平等的机会。ii. 强调妇女在航海职业中的作用，并促进她们更多地参与海事培训和海事行业的各个层面。 2. 鉴于《2006 年海事劳工公约》（MLC）通过了关于促进女海员机会的第 II 号决议，以促进男女机会平等；请理事会在使用资源时优先考虑考试测量员，以进一步促进女海员的职业机会和适当的工作和生活条件。 3. 鉴于 2010 年 STCW 公约第 14 号决议（促进妇女参与海事行业）重申了 1995 年 STCW 公约的早期决议，并进一步邀请各国政府和业界：i. 努力考虑在国际层面上确定和克服现有制约因素的方法，例如培训船上缺乏供妇女使用的设施，以便妇女可以充分、不受阻碍地参与航海活动，从而有效促进实现千年发展目标 (MDG)3（促进性别平等和增强妇女权能）；
补充项目信息至订单＃2024-017
*软性成本包括将花费的资金（OPM，设计等）和我们不打算花费的资金（所有者的应急），我们希望这将在很大程度上被实现为储蓄。所有人的现实替代品的意外事件= $ 980,000;对于
第五修正案，安得拉邦电力监管委员会（确定惠灵和零售销售关税的条款和条件 在2023_18.10.2023 的第45至50号订单中 2019年第53号订单日期为06.12.2023-for上传 安得拉邦电力监管委员会
单位（两倍的激励范围。0.25 PS每单位适用于热植物0.25 PS每单位适用于热植物
第五修正案，安得拉邦电力监管委员会（确定惠灵和零售销售关税的条款和条件
根据2003年《电力法》第62条的第62条，对APPDCL从SDSTPS提供的电力到Andhra Pradesh的分销许可人，确定2019-2024财年的关税。
第60（5）条IBC的命令，2016年NCLT规则11，2016
在这种情况下，即使构成了COC，并且经过了CIRP的过程，索赔人也只能是CP中的请愿人。因此，我们考虑的观点是，通过构成COC并继续进行CIRP过程，不会实现有用的目的。因此，我们将此IA视为根据第33（1）条提出的IA，并指示根据其规定的法规和法规规定，将公司债务人予以清算。”
![SDM 112598]公共土地订单第7956号；提取](/simg/5/59ea71d2487d0acaf8c1cd2133e390f5fec61553.webp)
SDM 112598]公共土地订单第7956号；提取
该文档计划于12/27/2024发表在联邦公报上，并在https://federalregister.gov/d/2024-30790上在线获取，并在https://govinfo.gov
2023 年人工智能行政命令的要点...
1.国务院；2.财政部；3.国防部；4.司法部；5.农业部；6.商务部；7.劳工部；8.卫生与公众服务部；9.住房和城市发展部；10.交通部；11.能源部；12.教育部；13.退伍军人事务部；14.国土安全部； 15.小型企业管理局；16.美国国际开发署；17.国家情报总监办公室；18.国家科学基金会；19.管理和预算办公室；20.科学技术政策办公室；以及 21.国家安全顾问；22.经济顾问委员会主任；23.国内政策顾问；24.副总统办公厅主任；25.性别政策委员会主任；26.经济顾问委员会主席；27.国家网络总监；和
有向图的高阶谱聚类
聚类是算法中的一个重要主题，在机器学习、计算机视觉、统计学和其他几个研究学科中有着广泛的应用。图聚类的传统目标是找到具有低电导性的聚类。这些目标不仅适用于无向图，而且无法考虑聚类之间的关系，而这对于许多应用来说可能是至关重要的。为了克服这些缺点，我们研究了有向图（有向图），其聚类彼此之间展示了更多的“结构”信息。基于有向图的 Hermitian 矩阵表示，我们提出了一种近线性时间的有向图聚类算法，并进一步表明我们提出的算法可以在合理的假设下以亚线性时间实现。我们的理论工作的意义通过对联合国商品贸易统计数据集的大量实验结果得到证明：我们算法的输出聚类不仅展示了聚类（国家集合）在进出口记录方面如何相互关联，还展示了这些聚类如何随着时间的推移而演变，这与已知的国际贸易事实一致。
