将别人的作品转向其他人•在不给予信贷的情况下复制单词或想法未能在报价标记中添加报价给出有关报价来源的不正确信息更改单词而不得复制源句的句子而不给出信用给予信用不给您的源头复制如此多的单词或概念,无论您是构成您的工作,无论您是构成您的工作,无论您是在您的工作中,无论您是不属于您的工作窃是非常严重的罪行,将受到大学纪律委员会的相应惩罚。 避免意外窃的最佳方法是在寻求其他资源的帮助之前独自工作。 vii。 作弊作弊的描述非常广泛,可以总结为“不诚实的表演”。 一些可以认为是作弊的事情如下:将别人的作品转向其他人•在不给予信贷的情况下复制单词或想法未能在报价标记中添加报价给出有关报价来源的不正确信息更改单词而不得复制源句的句子而不给出信用给予信用不给您的源头复制如此多的单词或概念,无论您是构成您的工作,无论您是构成您的工作,无论您是在您的工作中,无论您是不属于您的工作窃是非常严重的罪行,将受到大学纪律委员会的相应惩罚。避免意外窃的最佳方法是在寻求其他资源的帮助之前独自工作。vii。作弊作弊的描述非常广泛,可以总结为“不诚实的表演”。一些可以认为是作弊的事情如下:
课程从尼泊尔经商的概念和流程开始,详细介绍了尼泊尔经商指数和经商实践。经商便利性涵盖了广泛的指标,例如:开办企业、办理建筑许可、获得电力、登记财产、获得信贷、保护少数股权、纳税、跨境贸易、执行合同、解决破产。课程还纳入了调查要素、工具开发和报告准备。
如果极端和不可预见的情况阻止您按时完成任务,请联系学生院长办公室,并为他们提供所有必要的详细信息和文档(请参阅http://studentlife.gatech.gatech.edu/content/content/contact-us)。与我们联系,并确认您已向学生院长办公室提供了所需的文件。院长的办公室有能力比我们更好地验证这些例外情况,并在整个课程中提供了有关紧急情况如何处理的统一性。学生院长办公室将与教练一起检查您的文档和后续行动。那时,讲师将能够采取适当的行动并跟进您。
详细课程大纲 第一单元:变换微积分拉普拉斯变换:拉普拉斯变换、性质、逆、卷积、用拉普拉斯变换求某些特殊积分、初值问题的解。傅里叶级数:周期函数、函数的傅里叶级数表示、半程级数、正弦和余弦级数、傅里叶积分公式、帕塞瓦尔恒等式。傅里叶变换:傅里叶变换、傅里叶正弦和余弦变换。线性、缩放、频移和时移性质。傅里叶变换的自互易性、卷积定理。应用于边界值问题。第二单元:数值方法近似和舍入误差、截断误差和泰勒级数。插值 - 牛顿前向、后向、拉格朗日除差。数值积分 - 梯形、辛普森 1/3。通过二分法、迭代法、牛顿-拉夫森法、雷古拉-法尔西法确定多项式和超越方程的根。通过高斯消元法和高斯-西德尔迭代法求解线性联立线性代数方程。曲线拟合-线性和非线性回归分析。通过欧拉法、修正欧拉法、龙格-库塔法和预测-校正法求解初值问题。
本课程的主要目的是学习参与自主机器人和/或智能代理的设计和操作的理论和实验基础。介绍性讨论涵盖了机器人感知,计划和控制的子主题。其他主要主题包括机器人零件设计,感官集成,运动运动学,仿真测试(ROS/ROS2),未建模的环境/社会因素以及现场部署方面。除了标准的地面机器人系统外,我们还将涵盖水下机器人技术和空中机器人技术的类似主题和设计选择。本课程的所有材料和家庭作业都是根据现代机器人技术广泛接受的实践开发的。本课程的预期副作用是增强您的专业知识:
● HW1:研究过程中的道德规范 - 这项作业将向学生介绍开展公平和道德研究的概念。重点将放在对 IRB 本质的历史理解上。学生将完成 CITI 人类受试者研究培训作为其作业的一部分。● HW2:数据和预测中的偏见 - 学生将学习将基本的数据挖掘技术应用于数据。学生将设计和对大型数据集进行统计测试。这些测试将围绕公平概念以及如何利用技术来识别不公平进行设计。● HW3:NLP 中的偏见 - 学生将学习命名实体识别中的性别偏见。解决这项作业需要基本的自然语言处理技术,包括基于转换器的语言模型,如 BERT。● HW4:网络中的偏见——在这项作业中,学生将学习和应用基本的网络技术来发现网络中的性别偏见。女性在网络中的代表性是更多还是更少?她们是否倾向于占据比男性更高或更低的中心位置?注意:在书面和编程作业中,描述和分析的完整性和清晰度与最终的正确答案一样重要。仅发送单个最终值(即使正确)是不够的。请参阅下表:
总学时:56 单元 1. 微生物学的简介、历史和范围 14 小时 1. 微生物和生命起源。 2. 微生物学的历史发展 - 自然发生和生物发生理论。 安东尼·冯·列文虎克、爱德华·詹纳、拉扎罗·斯帕兰扎尼、路易斯·巴斯德、约瑟夫·利斯特、罗伯特·科赫、亚历山大·弗莱明、贝耶林克、维诺格拉茨基和伊万诺夫斯基的贡献。 3. 印度科学家对微生物学领域的贡献。 4. 作为一门现代和相关健康科学的微生物学范围。 5. 微生物学的分支。 单元 2. 微生物学中使用的仪器和染色技术 14 小时 显微镜 1. 显微镜原理 - 分辨力、数值孔径、焦距和放大倍数 2. 显微摄影原理。 3. 工作原理和应用 a) 简单和复合显微镜 b) 暗场显微镜 c) 荧光显微镜 d) 电子显微镜 -TEM 和 SEM
评分策略:Steam是一个体验类别。我更关心您采用的过程而不是产品。您将根据自己的努力和职业道德进行评分,而不是您完成的完成项目。如果您每天上课,请尽力而为,遵循指示,从错误中学习,并在需要时寻求帮助,您将获得100%的所有作业!
1. 了解人工智能的法律和伦理含义,以及它们如何影响社会、组织和个人。 2. 分析人工智能应用和技术对政府、行业和公众等各利益相关者的潜在影响。 3. 批判性地理解人工智能的潜在风险和好处,以及如何在最大化好处的同时降低风险。 4. 了解法律、法规和道德在塑造人工智能发展和使用方面的作用。 5. 了解如何将道德原则和框架应用于人工智能相关的决策。 6. 了解人工智能运行的社会、文化和政治背景,以及这些背景如何影响人工智能的发展和部署。 7. 了解公共政策在规范和塑造人工智能发展和使用方面的作用。 8. 了解研究伦理在人工智能中的作用以及人工智能研究人员的道德责任。 9. 了解不同观点和声音在塑造人工智能发展和使用方面的作用,包括代表性不足的群体和边缘化社区的观点。 10.了解人工智能在促进或阻碍社会公正和平等方面的作用。