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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
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。
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。
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
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。
Morimoto Mitsuru教授的ZA：Suzuki takuji肺干细胞生物学和疾病
肺组织具有各种类型的上皮组织干细胞，在组织稳态中起着至关重要的作用，并因吸入化学颗粒以及病毒/细菌感染引起的急性损伤而再生。由于如此重要的作用，组织干细胞的功能障碍与呼吸道疾病有关。在今晚的研讨会上，我将介绍我们目前关于两个肺部干细胞的发现。气道基底细胞和牙槽II型（AT2）细胞。１）基底细胞通过从缓慢的循环转变为增殖，然后又回到缓慢的循环中，从而导致成人组织再生。尽管持续增殖会导致肿瘤发生，但调节这些转变的分子机制仍然未知。使用发育中的鼠气祖细胞的时间单细胞转录组学，我们发现TGF-β-ID2轴通常调节发育和再生过程中基础细胞中基础细胞中的增殖转变，并且其微调对正常再生至关重要，同时避免基础细胞增生。２）肺泡是肺纤维化起源的主要根源，已广泛研究了分子病因。调节肺泡上皮细胞纤维化状态的机制仍然难以捉摸。为了阐明上皮损伤和肌纤维细胞分化之间的因果关系，我们使用AT2干细胞培养建立了一个基于器官的肺纤维化模型。我们发现核心细胞系统在肺纤维发生中起着核心作用。该模型系统可用于研究较少炎症的肺纤维化的初始诱导，包括特发性肺纤维化。
穆罕默德·阿哈梅
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爱荷华州得梅因
Rachel Cutrer 是 BR Cutrer, Inc. 的共同所有人，也是全球精液和胚胎公司 Brahman Country Genetics 的总裁。她是国际公认的历史上最重要的婆罗门牛雌性饲养者之一，也是农业营销机构 Ranch House Designs, Inc. 的首席执行官，负责监管婆罗门牛的牛肉业务。Rachel 拥有德克萨斯农工大学动物科学学士学位，并被评为该校首位农业和生命科学杰出青年校友。Rachel 还获得了密歇根州立大学农业和推广教育硕士学位，并拥有著名的康奈尔大学女性领导力认证。作为 Brandon Cutrer 的贤妻良母，Rachel 是两个漂亮女儿的慈母，她尽最大努力尊重自己的传统，同时为婆罗门牛产业和她的家人创造了新的传奇。
梅奥诊所实验室和梅奥诊所
虽然 U0003 是行政定价的，但该费率代表了所需实验室资源的近似值。如果这不符合 crosswalk 的要求，建议考虑 87502，它的方法和资源相似。两种测试都检测多种类型/亚型病毒，并且都通过扩增探针技术进行。