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乔治梅森大学总体规划
乔治梅森大学的规划为北弗吉尼亚州最具活力的大学建立了有序发展的框架。它支持分布式大学的概念，即拥有以教学和研究中心为特色的全方位服务校园，能够很好地满足快速增长但分散的当地人口的需求。它支持加强研究、工业和经济发展之间的联系。它提供了将大学校园巩固为成熟学术社区的战略，成为更广阔世界的目的地和文化资源，并体现出清晰而独特的身份。
乔治·梅森大学2024-2025学年学费...
Accounting Degrees/Certificate Programs $910.25 $1,578.25 $159.50 n/a Regional discount for MD/DC students in Accounting Degrees/Certificate Programs n/a $910.25 $159.50 n/a Accounting Degrees/Certificate Programs (online) $910.25 $910.25 $159.50 n/a MBA/Certificate programs $946.00 $1,869.00 $159.50 n/a Regional discount for MD/DC students in MBA/Certificate Programs n/a $946.00 $159.50 n/a MBA (online) $1,105.50 $1,105.50 n/a $35.00 MS, Business Analytics $946.00 $1,869.00 $159.50 n/a Regional discount for MD/DC students in MS, Business Analytics Programs n/a $946.00 $ 159.50 N/A业务分析证书（在线）$ 1,105.50 $ 1,105.50 N/A $ 35.00 MS，财务$ 1,110.75 $ 1,110.75 $ 1,553.75 $ 159.50 $ 159.50 N/A区域MD/DC学生的MS学生折扣MS，管理计划N/A $ 907.25 $ 159.50 N/A MS，房地产开发$ 909.25 $ 1,079.60 $ 1,079.60 $ 159.50 $ 159.50 N/A区域折扣的MD/DC学生$ 909.25 $ 907.25 $ 907.25 $ 907.25 $ 907.25 $ 907.25 $ 159.50
教学大纲：CLIM102-服务目录 - 乔治·梅森大学
气候科学是对地球大气层，海洋，冰和物理过程的研究，使地球成为维持生命的可居住星球。从此基础上，科学家将观察结果与理论结合在一起，以了解温室气体在调节气候中的重要影响。科学家现在知道，已经添加到大气中的温室气体将在几个世纪以来我们的气候变化显着变化，但是这些变化的影响几乎在迄今为止的观察结果中几乎没有。通过使用计算机模型，科学家试图预测未来气候的外观以及商店中有哪种变化。该课程着眼于这些模型背后的基础科学 - 我们研究了模型及其局限性的基础，以及科学家如何应对与他们所做的预测相关的不确定性。在实验室的过程中，我们将发展一种计算机模拟如何在经典科学方法中涉及观察，理论和实验的感觉。
Patrick H. Mason，美国陆军 SES
Mason 先生还曾担任美国陆军特种作战航空司令部技术应用项目办公室的项目经理。在这个职位上，他指导了陆军特种作战旋翼飞机的生命周期管理以及支持第 160 特种作战航空团（空降）的相关任务系统。2008 年，他是从国防部选出的八名国防部长企业研究员之一。他的其他采购职位包括：CH-53K 副项目经理；美国陆军航空技术测试中心飞行测试理事会主任；美国陆军航空应用技术理事会快速原型设计和集成主管。通过这些工作，他参与了 AH-64A/D、UH-60A/L/M、MH-60M、CH-47D/F、MH-47G、A/MH-6M、OH-58D、CH-53K、RAH-66 和其他各种固定翼和旋翼飞机的开发、快速原型设计和科技工作。他还广泛研究了众多集成系统，包括飞机生存设备、瞄准和瞄准系统以及互操作性所必需的网络中心应用程序。
乔治梅森大学访客委员会会议
A. 财务更新 狄金森女士介绍了联邦预算的进展情况，弗吉尼亚州高等教育委员会 (SCHEV) 已发布建议，将梅森大学的基本预算拨款增加 12%，以弥补大学长期存在的资金差距。狄金森女士指出，差距增加建议仅限于三所学校，而梅森大学是迄今为止最大的，但非个人服务和弗吉尼亚军人幸存者和家属教育计划的建议增幅都远低于梅森大学在这两个领域的实际支出。SCHEV 的报告还指出，梅森大学的平均教师工资远低于同行的平均水平。梅森大学将继续游说增加即将到来的预算中的拨款，以获得更公平的资金，鼓励访客和学生参与。狄金森女士指出，在联邦和访客委员会的支持和合作下，最近进行的资本收购将产生年度现金流和费用节省，并为梅森大学提供发展机会。弗农·史密斯大厅的交易于 11 月 15 日完成，阿灵顿 8 号地块预计将于 12 月 1 日完成。布朗访客、黑兹尔访客和华盛顿总统讨论了继续游说新任立法者的必要性，并强调了迄今为止所做的努力。罗森访客
Bolduc 社区供水系统 - Mason 县 PUD #1
公众教育有关饮用水中铅含量的重要信息 - PUD 已对 Bolduc 供水系统的服务进行抽样，发现您邻居的一处房产的饮用水中铅含量超标。虽然这是唯一一个铅含量超标的服务，但州和联邦机构要求 PUD 将此信息发送给整个供水系统。铅会导致严重的健康问题，尤其是对孕妇和幼儿。请仔细阅读此信息，了解您可以采取哪些措施来降低饮用水中的铅含量。卫生部、EPA 和 Mason 县 PUD No. 1 都担心饮用水中的铅含量。虽然大多数家庭的饮用水中铅含量很低，但有些家庭的铅含量高于行动水平，即十亿分之十五 (ppb) 或每升水含 0.015 毫克铅 (mg/L)。由于一个样本的铅含量超标，我们必须制定计划，在 2025 年 3 月 31 日之前将 Bolduc 系统饮用水中的铅含量降至最低。PUD 1 将与我们的工程师合作制定腐蚀控制建议报告，报告中将评估：
对人工智能介导的同行评审伦理的批判性审查 Laurie A. Schintler*，乔治梅森大学 Connie L. McNeely，乔治梅森大学
对人工智能介导的同行评审伦理问题的批判性审视 Laurie A. Schintler*，乔治梅森大学 Connie L. McNeely，乔治梅森大学 James Witte，乔治梅森大学 *通讯作者：lschintl@gmu.edu 摘要 人工智能 (AI) 系统的最新进展，包括 ChatGPT 等大型语言模型，为学术同行评审带来了希望和危险。一方面，人工智能可以通过解决出版延迟较长等问题来提高效率。另一方面，它带来了道德和社会问题，可能会损害同行评审过程和结果的完整性。然而，人类同行评审系统也充满了相关问题，例如偏见、滥用和缺乏透明度，这些问题已经降低了可信度。虽然人们越来越关注人工智能在同行评审中的应用，但讨论主要围绕学术期刊出版中的剽窃和作者身份展开，忽视了同行评审所处的更广泛的认识论、社会、文化和社会认识论。人工智能驱动的同行评审的合法性取决于与科学精神的一致性，包括定义学术界适当行为的道德和认知规范。在这方面，存在一个“规范-反规范连续体”，其中人工智能在同行评审中的可接受性由制度逻辑、道德实践和内部监管机制决定。这里的讨论强调需要批判性地评估人工智能驱动的同行评审的合法性，解决相对于影响其实施和影响的更广泛的认知、社会、伦理和监管因素的利弊。关键词：人工智能、ChatGPT、同行评审、伦理、科学精神 1. 简介 科学是社会知识的中心，因此，它本质上是一种社会制度结构。从这个意义上说，科学传播中的知识治理和评估是一项基本的社会活动，主要由学术同行评审的过程定义（Polanyi，1962 年）。在过去的半个世纪里，学术同行评审经历了一场涉及计算机和互联网等信息技术的数字化转型（Vicente-Saez 等人，2021 年）。现在，人工智能（AI）——指的是通过计算公式、规则和逻辑“能够通过展示智能、类似人类的行为来执行任务”的技术系统（Russell & Norvig，2021 年）——正在被整合到相关活动中，以增强和自动化各种决策，从选择审稿人到淘汰被判定为低质量或欺诈的研究（Heaven，2018 年；Jana，2019 年；Checco 等人，2021 年）。自然语言处理器（NLP）、大型语言模型（LLM）和其他生成式人工智能技术（例如 ChatGPT 1）的最新突破可能会进一步颠覆同行评审系统，不仅带来了新的前景，也带来了前所未有的担忧和挑战（van Dis 等人，2023 年）。在
CL-2021-7808 Brian Morrison诉George Mason University等。
[t]是否适用了可能的审查标准，具体取决于认罪的支持者是否选择通过提供证据或依靠诉状来满足他们的负担。在以前的情况下，“当事方在辩诉矿石中，当事方为诉讼法院提出的证据而言，巡回法院的事实调查结果是陪审团裁定的重量，除非他们明显错误或没有证据支持，否则不会在上诉中受到打扰。”在后一种情况下，“没有得到证据来支持律师事务所，初审法院和上诉法院，在审查后仅考虑解决提出的问题时的诉状。这样做，原告中所述的事实被认为是正确的。”
Analysys Mason在2024年对卫星制造和发射市场活动的活动预测
空间变得越来越易于使用，因此，更具竞争力。在市场控制，资金和项目进度方面，参与者之间的差异并非均匀分布。建立和新兴的球员将非常紧密地竞争，而新球员将发现维持足够长的运营以使其具有竞争力的运营非常具有挑战性。空间市场是由技术开发驱动的，技术开发需要很长时间和相当大的资金。这些压力启发了过去几年在该行业中看到的垂直整合，包括来自OneWeb和Eutelsat的合并以及来自波音和千年太空解决方案的收购。在内部，垂直集成也被证明对于管理供应链，降低成本和缩短时间表很重要。
机器学习方法是在火星上识别和分类的Rampart陨石坑。 J.M. Williams 1（Jwilliams4@unm.edu），A.C。Buie 1，D.P。梅森1，
简介：冲击壁是火星和许多其他行星体的无处不在地质过程，对于整个太阳系中岩石和冰冷体的表面相对年龄至关重要；在过去的数十亿年中，包括古代和现代火星都发生了这样的火山口事件[1]。这些陨石坑可以根据其形态和形成过程进行分类，包括作为斜坡型特征。在火星上对这些火山口形态的分类历史上已经证明了困难和耗时，这主要是由于1）缺乏质量，高分辨率图像和2）图像的巨大图像。我们的新方法试图通过使用基于机器学习的方法（ML）方法在MARS（32°N至32°S）中的较低纬度（32°N至32°S）内的准确分类的Rampart火山口数据库来纠正此问题。