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Bank of the United States
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新型AI模型SSP-DMGTimeNet提升车辆编队轨迹预测能力
研究人员开发了SSP-DMGTimeNet，一个新颖的物理约束学习框架，旨在提高车辆编队时空轨迹预测的准确性。该模型集成了多尺度时间表示和跨车辆交互特征，以更好地捕捉编队的复杂动态。一项关键创新是其传播延迟感知因果注意力机制，通过学习响应延迟来显式建模干扰在车辆间的传播方式。该框架还纳入了时域和频域的稳定性损失，以防止干扰放大，在HighD、NGSIM US-101和I-80等数据集上实现了具有竞争力的预测精度并增强了稳定性。
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SpaceX IPO呼应1791年“股票狂热”和汉密尔顿的金融愿景
美国即将迎来250周年纪念，届时将迎来史上最大规模的IPO，SpaceX的上市吸引了人们对其与历史金融事件的比较。人们将埃隆·马斯克与亚历山大·汉密尔顿进行比较，他们都是富有远见的领导者，曾因其宏伟的计划而面临反对。围绕SpaceX IPO的兴奋情绪与1791年的“股票狂热”相呼应，当时正值美国银行IPO之后，该时期以激烈的投机、杠杆以及认购者之间普遍存在的“必胜的道德信念”为特征。