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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。”
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
人工智能行政命令及其对国防部的潜在影响
2023 年 10 月 20 日，拜登总统发布了一项行政命令 (E.O.)关于人工智能的安全、可靠和值得信赖的开发和使用 (E.O.14110)。该命令为人工智能 (AI) 安全和保障标准提供了指导。它补充了许多相关的美国政府政策文件，包括国务院关于负责任的军事使用人工智能和自主权的政治宣言和国家标准与技术研究所的人工智能风险管理框架。本洞察讨论了该命令对国家安全，特别是国防部 (DOD) 的潜在影响。CRS 报告 R47843《国会 2023 年人工智能行政命令要点》提供了该命令的更广泛概述，作者 Laurie A. Harris 和 Chris Jaikaran。
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
功能分级材料的高阶理论
功能分级的材料（FGM）是新一代的工程材料，其中微结构细节通过增强阶段的非均匀分布在空间上变化，请参见顶部图。工程师通过使用具有不同属性，大小和形状的增强件以及以连续的方式互换增强和矩阵阶段的作用（参考1）。结果是一个微观结构，该微观结构在宏观或连续尺度上产生连续或离散变化的热和机械性能。这一新的工程材料的微观结构的概念标志着材料科学和材料领域机制中革命的开始，因为它首次允许一个人将材料和结构上的考虑因素完全整合到结构组件的最终设计中。功能分级的材料是涉及严重热梯度的应用的理想候选物，从高级飞机中的热结构和
关于单词顺序和方面的跨语言，基于语料库的定量建模
人类语言最引人注目的特征之一是它们的极端变化。更加惊人的是，在统治其形式和功能的强烈代表性和认知规律的明显变化背后的存在：语言普遍性。我们在这里讨论我们小组的一些最新工作，其中大规模，数据密集型计算建模技术用于解决有关语言规律性的基本语言问题。在单词顺序区域中，我们在此处报告工作，这些工作利用大量单语和平行语料库数据来开发名词短语（通用20）和一般结构最小化原则的内部结构的计算模型。在事件持续时间的领域，我们报告的工作利用了深厚的相似性和表面差异来开发真正的跨语言自然语言处理工具。
在 Cheepurupalli RESCO 07032023 上订购
“13. 豁免权：适当委员会可根据适当政府的建议，按照第 5 条制定的国家政策并为了公众利益，通过通知指示，在通知中规定的条件和限制（如果有）和期限内，第 12 条的规定不适用于任何地方当局、 Panchayat 机构、用户协会、合作社、非政府组织或特许经营者”。
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。