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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。
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7。冠军，Joel G.等。 “精神药物组合药物组基因组学指南可在1年的预期评估中降低总体药房成本。”当前的医学研究和意见，第1卷。 31，否。 9，2015，pp。 1633–1643。，doi：10。 1185/03007995.2015.1063483。冠军，Joel G.等。“精神药物组合药物组基因组学指南可在1年的预期评估中降低总体药房成本。”当前的医学研究和意见，第1卷。31，否。9，2015，pp。1633–1643。，doi：10。1185/03007995.2015.1063483。
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。
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。
办公室订单号 \\S|CEF 88|MI
我受命通知，邦政府已成立特别强力采购委员会，负责遴选分配给 HPGCL 的贾坎德邦 Dumka 区 Kalyanpur-Badalpara 煤矿的勘探、规划、开发和运营，详情如下：
MYT Order on SLDC's charges for the 5th Control Period- ...
Table No.2.1 Approved Annual Fees and Operating Charges for 4 th Control Periods (Rs. Cr.)....................................................................... 9
2023 年 OP 第 29 号和第 30 号中的共同命令
这两份请愿书已于 2023 年 10 月 31 日在本委员会进行最终听证，由请愿人律师 Sri. S. Vivek Chandra Sekhar 的代表律师 Smt. Rashmi G Kamath 和被告人常设律师 Sri. P. Shiva Rao 出席，在听取了两位律师的意见并仔细考虑了记录在案的材料后，本委员会作出以下决定：
