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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
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。
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。
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。
批准和归属令（Silverleaf-Resources-Inc-），-......
BENNETT JONES LLP 律师和律师 4500, 855 – 2nd Street SW Calgary, Alberta T2P 4K7 收件人：Keely Cameron 电话号码：403-298-3324 传真号码：403-265-7219 客户文件编号：068775.0005
