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When visions truly inspire: The moderating role of self-concordance in boosting positive affect, goal commitment, and goal progress
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Sicherung komplexer Sicherheitsspezifikationen für autonome Fahrzeuge durch Reinforcement Learning mit formalen Methoden
No full textReinforcement learning (RL) solves complicated motion planning tasks for autonomous vehicles. Current RL methods lack safety guarantees. This dissertation combines RL with formal methods that verify safety specifications so that only verified actions are executed. The safe RL approaches are developed for autonomous vehicles and their complex safety specifications. The evaluation confirms the safety guarantees and real-time capability.Reinforcement Learning (RL) löst komplizierte Bewegungplanungaufgaben autonomer Fahrzeuge. Den derzeitigen RL-Methoden mangelt es an Sicherheitsgarantien. Diese Dissertation verbindet RL mit formalen Methoden, die Sicherheitsspezifikationen verifizieren, so dass nur verifizierte Aktionen ausgeführt werden. Die sicheren RL-Ansätze werden für autonomen Fahrzeuge und deren komplexe Sicherheitsspezifikationen ausgelegt. Die Evaluierung bestätigt die Sicherheitsgarantien und Echtzeitfähigkeit
Data Anonymization Techniques
No full textRemoving identifiable information from research data is important to maintain the privacy of research participants. Unfortunately, this is often not enough to prevent deanonymization when the dataset is combined with other data. This recommendation shows some countermeasures against deanonymization and how to apply them
