一般的学术法规和学生规则规则一般学术法规(G法规)和一般学生规则适用于该大学的所有教职员工和注册学生,以及所有接受比勒陀利亚大学占有一席之地的潜在学生。在注册计划时,学生承担了确保他们熟悉适用于其注册的一般学术法规,以及相关年鉴中规定的特定于计划的特定教师和特定于计划的法规和信息。关于这些法规的无知将不会被视为任何违法行为的借口,也不会被视为上述任何法规的例外。G法规每年更新,可以在此信息发布后修改。
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第三,新闻媒体需要更好地向非专家解释人工智能的进展。记者——我承认我在这方面有罪——经常依靠过时的科幻速记来向普通观众解释人工智能领域正在发生的事情。我们有时会将大型语言模型与天网和 HAL 9000 进行比较,并将有希望的机器学习突破平淡无奇,变成令人恐慌的“机器人来了!”标题,我们认为这会引起读者的共鸣。偶尔,我们会通过用基于硬件的工厂机器人的照片来说明基于软件的人工智能模型的文章,从而暴露我们的无知——这种错误就像在关于自行车的故事上贴上宝马的照片一样令人费解。
有大量证据将精神药物的消费与导致躁狂,敌对,暴力甚至凶杀率的观念联系起来,但关于精神药物与无知暴力行为之间的联系仍然鲜为人知。这些药物(无论是用于治疗抑郁症,躁狂症还是焦虑症)具有神经系统作用,通常会增强其他合并性心理健康结果的可能性。一种特殊的精神药物,称为选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIS)始终参与产生各种适应不良的精神和行为条件。本文的目的是详细检查可能与这些负面结果有关的神经过程,并为神经科学的未来研究提供了预期,以开发“风险效益”以治疗儿童和青少年。
J7 N. Haghtalab,T。Roughgarden,A。Shetty。具有自适应对手的平滑分析。ACM期刊,即将出版。J6 N. Haghtalab,M.O。 Jackson,A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化:学习理论的观点。 proc。 国家科学院,118(19)E2010144118,2021。 J5 A. Torrico,M。Singh,S。Pokutta,S。Naor,N。Haghtalab,N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化:离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊,33(4):1590–1607,2021。 J4 M. Dud´ık,N。Haghtalab,H。Luo,R.E。 Schapire,V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67(5):1-57,2020。 J3 M.F. Balcan,N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。 J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究,68(1):16–34,2020。 J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统,52(3):1-29,2017。J6 N. Haghtalab,M.O。Jackson,A.D。Procaccia。 在复杂世界中的信念两极分化:学习理论的观点。 proc。 国家科学院,118(19)E2010144118,2021。 J5 A. Torrico,M。Singh,S。Pokutta,S。Naor,N。Haghtalab,N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化:离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊,33(4):1590–1607,2021。 J4 M. Dud´ık,N。Haghtalab,H。Luo,R.E。 Schapire,V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67(5):1-57,2020。 J3 M.F. Balcan,N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。 J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究,68(1):16–34,2020。 J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统,52(3):1-29,2017。Jackson,A.D。Procaccia。在复杂世界中的信念两极分化:学习理论的观点。proc。国家科学院,118(19)E2010144118,2021。 J5 A. Torrico,M。Singh,S。Pokutta,S。Naor,N。Haghtalab,N。Anari。 结构化稳健的supdodular最大化:离线和在线。 通知杂志有关计算的期刊,33(4):1590–1607,2021。 J4 M. Dud´ık,N。Haghtalab,H。Luo,R.E。 Schapire,V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67(5):1-57,2020。 J3 M.F. Balcan,N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。 J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究,68(1):16–34,2020。 J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统,52(3):1-29,2017。国家科学院,118(19)E2010144118,2021。J5 A. Torrico,M。Singh,S。Pokutta,S。Naor,N。Haghtalab,N。Anari。结构化稳健的supdodular最大化:离线和在线。通知杂志有关计算的期刊,33(4):1590–1607,2021。J4 M. Dud´ık,N。Haghtalab,H。Luo,R.E。 Schapire,V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。 Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67(5):1-57,2020。 J3 M.F. Balcan,N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。 J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究,68(1):16–34,2020。 J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统,52(3):1-29,2017。J4 M. Dud´ık,N。Haghtalab,H。Luo,R.E。Schapire,V。Syrgkanis和J. Wortman Vaughan。Oracle效率学习和拍卖设计。 ACM 67(5):1-57,2020。 J3 M.F. Balcan,N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。 J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究,68(1):16–34,2020。 J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统,52(3):1-29,2017。Oracle效率学习和拍卖设计。ACM 67(5):1-57,2020。J3 M.F. Balcan,N。Haghtalab和C. White。 k-扰动弹性下的中心聚类。 算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。 J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。 无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。 操作研究,68(1):16–34,2020。 J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。 监视隐形扩散。 知识和信息系统,52(3):1-29,2017。J3 M.F.Balcan,N。Haghtalab和C. White。k-扰动弹性下的中心聚类。算法上的ACM交易,16(2):1–30,2020。J2 A. Blum,J.P。Dickerson,N。Haghtalab,A.D。Procaccia,T。Sandholm和A. Sharma。无知几乎是幸福:几乎最佳的随机匹配与几个查询。操作研究,68(1):16–34,2020。J1 N. Haghtalab,A。Laszka,A.D。Procaccia,Y。Vorobeychik和Xenofon Koutsoukos。监视隐形扩散。知识和信息系统,52(3):1-29,2017。
摘要 - 全球覆盖范围和全球覆盖范围的准确定位,使其成为具有无障碍天空视图的开放区域的可靠选择。但是,在室内空间和城市峡谷中可能发生信号降解。相比之下,惯性测量单元(IMU)由陀螺仪和加速度计组成,这些计量机提供了相对运动信息,例如加速度和旋转变化。与GPS不同,IMU不依赖外部信号,使其在受GPS有限的环境中有用。尽管如此,由于误差的积累,IMU在整合加速度以确定速度和位置的同时会流动。因此,融合GPS和IMU对于增强自动驾驶汽车中导航系统的可靠性和精度至关重要,尤其是在GPS信号受到损害的环境中。为了确保平稳导航并克服每个传感器的局限性,提出的方法将融合GPS和IMU数据。此传感器融合使用无知的卡尔曼过滤器(UKF)贝叶斯过滤技术。拟议的导航系统旨在坚固,为自动驾驶汽车的安全操作(尤其是在GPS被拒绝的环境中的安全操作)至关重要的连续和准确的定位。该项目使用Kitti GNSS和IMU数据集进行实验验证,表明GNSS-IMU融合技术可减少仅GNSS的RMSE。RMSE分别从13.214、13.284和13.363降至4.271、5.275和0.224,分别为X轴,Y轴和Z轴。使用UKF的实验结果显示了使用GPS和IMU传感器融合改善自动驾驶汽车导航的有希望的方向,并使用GPS有限环境中的两个传感器中的最佳融合。索引术语 - 自主车位,全球定位系统,惯性测量单元,传感器融合,无知的卡尔曼滤波器