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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
下载宣传册 - 梅森广场的 Fuse
• 地理位置优越，靠近联邦、机构、资金和研究合作伙伴 • 精心策划行业、研究和人才之间的互动 • 设有研究实验室和办公空间的协作空间 • 双层中庭的社区编程空间 • 设有专门的机器人、VR、模拟、安全数据可视化实验室
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。
扎实的课程学习 - 乔治梅森大学计算机科学系
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。
GGS 307-001-乔治·梅森大学
课堂讨论是任何大学经历的重要组成部分。在下一个预定的8周期间，我将要求学生阅读与课程相关的文章或一章中引起课堂讨论的部分。将遵循以下任务，让学生参加并获得信用。任务1学生将被要求通过您自己发人深省的评论或分配的部分发行评论，以及反映您对主题的理解的解释性回应，将其发行到在线讨论论坛上。任务2学生必须阅读并回应至少两个其他学生的发布，并提供支持或挑战其他学生的解释的证据。如果提出了挑战，则要求学生回应试图反驳挑战，或者通过解释原因提供其他信息或承认。绝对不会为讨论论坛提供化妆。您的帖子将根据科学内容，批判性思维和概念应用程序进行以下标准进行评估：
简历 - 马修·梅森（Matthew T. Mason）
Nikhil Chavan-Dafle，Alberto Rodriguez，Robert Paolini，Bowei Tang，Siddhartha S.Srinivasa，Michael A. Erdmann，Matthew T. Mason，Ivan Lundberg，Harald Staab和Thomas Fuhlbrigge。外部敏捷性：与外力的手机操纵。2014 IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA），第1578–1585页，2014年。
扎卡里·梅森中校
扎卡里·R·梅森中校 扎卡里·梅森中校是夏威夷希卡姆空军基地太平洋空军总部指挥官行动组主任。作为主任，梅森中校直接支持太平洋空军指挥官，担任美国印度太平洋司令部和三十六个盟友和伙伴国的战略决策顾问。他帮助整合空军组成人员，为指挥官的战略沟通提供同步行动，使太平洋空军的愿景与高级领导、三个编号空军、十个联队和四万六千名飞行员保持一致。此外，梅森中校还负责管理太平洋空军的联邦和州国会访问和调查、将领战略日程表以及高级领导的演讲活动。梅森中校是纽约州怀特霍尔人，2008 年毕业于锡耶纳学院。同年，他以伦斯勒理工学院预备役军官训练团项目的毕业生身份被任命。在他的整个职业生涯中，他曾担任过空军中队、少校司令部和空军部长等各种财务管理职位，并被派驻到各个地方。
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
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