作为教职员工,我被指定为“负责员工”,必须报告所有有关性侵犯,人际暴力的披露,并涉足梅森的《大学政策》第IX标题IX协调员1202。如果您想与某人进行秘密交谈,请通过703-380-1434与Mason的一项机密资源联系,例如学生支持和倡导中心(SSAC),或致电703-993-2380与咨询和心理服务(CAPS)联系。您还可以致电703-993-8730或发送电子邮件至titleix@gmu.edu,从梅森的标题IX协调员那里寻求帮助。
除了满足研究生学习的一般入学要求外,所有申请人还具有基本的计算机素养。他们必须拥有一个领域的认可机构的学士学位,其中包括微积分的一年课程,以及在Matrix或线性代数的一个学期课程。在数学,统计和某些工程计划等领域具有学位的申请人通常符合这些要求。对于其他领域学位的申请人,如果学生成功地完成了相当于梅森课程的课程,通常会满足这些要求。
本课程的毕业生将开发可靠、安全、高速的通信网络和系统;应用现代信号处理算法从图像、音频、视频、声纳和无线电信号中提取信息;将机器学习、控制理论和机器人基础应用于自动驾驶汽车、人形机器人和多智能体系统等应用;基于可持续性、适应性、安全性和弹性的理念开发最先进的电力系统;为驱动物联网、健康监测设备、智能手机、平板电脑和现代计算机系统的高度集成电路设计纳米级设备;开发假肢、脑机接口和改善神经系统疾病的系统。本课程的学生将在所选专业领域发展理论基础、分析能力和实践动手技能。他们还将发展口头和书面沟通技巧,以表达自己的想法,并成为企业家、执业工程师或高科技公司的技术经理。
如上所述,论文委员会由论文主任担任主席,论文主任必须是梅森研究生院教师,且在 CEC 内至少有 50% 的学术职位。委员会还可以包括论文联合主任,该联合主任也必须是梅森研究生院教师,但可以在 CEC 之外有学术职位。论文委员会还必须包括至少三名梅森研究生院教师。委员会必须至少有两个 CEC 部门代表,以满足跨学科研究的期望。如果已任命为大学研究生教师,具有关键相关博士级专业知识的行业或政府代表也可以考虑(https://catalog.gmu.edu/policies/academic/graduate-policies/#ap-6-12)。
单身$ 5,245 $ 10,490 double $ 3,995 $ 7,990 $ 4,550 $ 4,550 $ 9,100经济双重$ 3,300 $ 3,300 $ 6,600经济三重$ 3,300 $ 3,300 $ 6,600
乔治·梅森大学(George Mason University)提供了学生健康保险和牙科保险计划,该计划可供愿意购买保险的符合条件的本科生和研究生。F-1 and J-1 Visa students are automatically enrolled in the Mason health insurance plan under University Policy #6002 (https://universitypolicy.gmu.edu/ policies/health-insurance-requirement-for-international-f-1-and-j-1- visa-students/).访问保险网页以获取计划详细信息。(http:// shs.gmu.edu/insurance/)
摘要:整数和分数量子厅效应(IQHE和FQHE)从1980年代开始引起了很多关注。通常,FQHE的实现需要一个大的磁场(以20特斯拉的阶段为单位)。理论家提出了FQHE在平坦的Chern频段中没有任何磁场的实现,但在传统的固态系统中显然具有挑战性。在这次演讲中,我将在过去六年中在Moiré材料的新领域中介绍理论和实验性努力,最终实现了这一目标。可以通过简单地将两个二维层(例如石墨烯)换一个小角度来产生moiré超晶格。可以从如此简单的设置中出现诸如量子厅物理等物理学(例如量子霍尔物理学)的相当惊人的相关物理。我将特别强调我们的量子异常晶体晶体理论,以解释MIT的Long Ju's Group在Pentalyer石墨烯中观察到的QHE。
(AS、AA、AA&S 和 AFA)将获得基础和探索(低年级)梅森核心通识教育类别的豁免。要获得豁免资格,学生必须向梅森招生办公室提供一份反映学位授予日期的最终正式成绩单。作为 ENGH 302 的先决条件,ENGH 101 不免除。学生必须以 C 或更高的成绩完成 ENGH 100 或 ENGH 101 或同等课程。
学生必须在联邦政府办公室完成 120 小时的 3 学分实习。由于学生正在实践在科学政策证书课程中学到的新的政策技能,因此实习安排不能在他们目前的工作岗位上。先前的经验不能计入学分要求。实习将由证书课程的项目主任协调。实习表现将由实习主管和项目主任评估。项目主任的评估基于参与评分讨论论坛、课程作业、日记、期中和期末自我评估以及时间表以验证接触时间。此外,实习主管进行并向项目主任提交评分的期中主管和期末主管评估。如果学生未通过实习,则将在下学期重修该课程以满足实习要求。如果学生第二次实习不及格,他们将在该课程中获得永久不及格的成绩,并且不允许完成证书。
摘要 — 机器人强化学习 (RL) 的真实世界数据成本高昂,导致了模拟器的广泛使用。尽管人们为构建更好的模拟器动力学模型以匹配现实世界进行了大量工作,但模拟和现实世界之间还有另一个经常被忽视的不匹配,即可用训练任务的分布。现有的课程学习技术进一步加剧了这种不匹配,这些技术会自动改变模拟任务分布,而不考虑其与现实世界的相关性。考虑到这些挑战,我们认为机器人 RL 的课程学习需要以现实世界的任务分布为基础。为此,我们提出了基于课程的学习 (GCL),它将课程中的模拟任务分布与现实世界相结合,并明确考虑赋予机器人的任务以及机器人过去的表现。我们使用 BARN 数据集在复杂的导航任务上验证了 GCL,与最先进的 CL 方法和人类专家设计的课程相比,成功率分别提高了 6.8% 和 6.5%。这些结果表明,GCL 可以通过在自适应课程中将模拟任务分布与现实世界相结合,从而提高学习效率和导航性能。