Новейшие робототехнические решения Группы «РОСНАНО» стали темой сюжета телеканала «РБК»
“开发领域”计划的发布专门用于Rusnano集团的机器人解决方案。
Next-Gen Tactical Decision Aid: A Naval System-of-Systems Approach
美国海军研究实验室（NRL）和美国陆军工程工程与研究开发中心（ERDC）在海军研究概念概念实验办公室（TCE 24.2）在pendlectiment 24.2（tce 24.2）的沿海pendleton Camp Pendletleton在CALCAL SIDEDLETON的CALCENDELLON CAMP LEACHSIEMT 24.2（TCE 24.2）上展示了海军研究概念实验办公室的沿海兵团冲浪观察工具（SUROB）。
Surgical decisions are complex. NIH cuts could complicate them further.
在联邦资助的支持下，约翰·霍普金斯医学的小儿耳鼻喉科总监艾米丽·老板研究医生，患者和家庭之间的沟通如何塑造医疗决策并影响健康结果
Fostering Critical Thinking In HR: Strategies For Effective Decision Making
具有强大的批判性思维能力对人力资源专业人士非常重要。查看您的人力资源团队如何做出对公司文化产生积极影响并帮助员工蓬勃发展的明智选择。该帖子首次在电子学习行业上发表。
“Robotics Action Plan for Europe”: VDMA Urges Policymakers to Boost Competitiveness
-Strategy论文规定了关键目标 - 欧洲需要加速在全球AI和自动化竞赛中
How will inflation impact Bank of England interest rate decisions
一年中的第一个通货膨胀数字证实了许多已经知道的知识：通货膨胀将在2025年显着上升。
政策形成の「Ｌ」と「Ｒ」で高額療養費の見直しを再考する－意思決定過程を詳しく検討し、問題の真の原因を探る
人们注意到审查“高成本医疗费用”的问题，这减轻了公共医疗费用的负担。当政府汇编2025年的初始预算提案时，它决定逐步提高高成本医疗费用的限制，该费用目前超过80,000日元，但患者团体又一次回应它正在扩散。但是，这个问题超出了审查。相反，作者担心“问题的真正原因是草率的政策形成过程的积累，如果我们不认识到这一点，那么同样的问题将再次出现。”因此，这次我想探索赚取高成本医疗费用的问题。在这种情况下，我们使用有关政策形成过程的讨论中提到的概念“ L”和“ R”。这里不能说“ L”和“ R”是一个众所周知的概念，但前者意味着合法性的缩写，后者的意思是“正确的”。两者在日语中都被称为“ seitose
Uncertainty About Economic Policy Is Hampering Business Decisions
缺乏关税和其他政策可能会损害招聘和投资。但是强大的美国经济应该提供缓冲。
Build a Decision Tree in Polars from Scratch
决策树算法一直让我着迷。它们易于实现，并且在各种分类和回归任务中取得了良好的效果。结合 boosting，决策树在许多应用中仍然是最先进的。直到今天，sklearn、lightgbm、xgboost 和 catboost 等框架都做得非常好。然而，在过去的几个月里，[…]The post Build a Decision Tree in Polars from Scratch 最先出现在 Towards Data Science 上。
New AI decision tool improves hospital efficiency
一种新的人工智能驱动方法将更有效地释放医院床位，很可能在今年内推广到南澳大利亚的几家医院，并计划在未来 18 个月内跨州实施。该系统可以预测患者在 24 小时内出院的可能性。被称为 […]
Transforming credit decisions using generative AI with Rich Data Co and AWS
Rich Data Co (RDC) 的使命是在全球范围内扩大可持续信贷的获取渠道。其软件即服务 (SaaS) 解决方案为领先的银行和贷方提供了深入的客户洞察和 AI 驱动的决策能力。在这篇文章中，我们讨论了 RDC 如何使用 Amazon Bedrock 上的生成式 AI 来构建这些助手并加速其实现民主化获取可持续信贷的总体使命。
SSN(X): The Navy Has a Big Submarine Decision To Make
要点和摘要：美国海军面临一个重大决定：继续推进先进的 SSN(X) 攻击潜艇还是继续升级弗吉尼亚级潜艇。由于 SSN(X) 预计每艘船的成本超过 55 亿美元（而弗吉尼亚级潜艇的成本为 32 亿美元），预算问题可能迫使海军将 SSN(X) 推迟到 2040 年代。-国会领导人和海军 […]The post SSN(X): The Navy Has a Major Submarine Decision to Make first appeared on 19FortyFive.
Study suggests physicians make better decisions with help of AI chatbots
根据新研究，当医生面临临床十字路口时，法学硕士的帮助可能会有所帮助。
Brain Signals and Images Hold the Secret to Better Decision
由于一种结合脑信号和图像信息的新方法，人们在复杂任务中做出决策的准确性变得更加清晰。这项创新研究最近发表在《科学报告》杂志上。这项研究由博士生 Xuan-The Tran 在 Chin-Teng Lin 教授、Nikhil [...] 教授的共同指导下进行
Poor decisions: How does poverty affect our willingness to take risks?
国际研究人员发现，贫困人口既可以因为没有什么可失去而承担更多风险，也可以因为不能失去他们所拥有的那一点点而承担更少风险。研究人员在 12 个月内调查了 472 人的生活，发现贫困与风险规避和风险承担都有关。他们说，这些相互矛盾的结果的一个解释可能是人们试图将资源维持在满足基本需求的最低水平。如果他们的资源略高于这个水平，他们更有可能避免失去他们所拥有的，而如果他们的资源低于这个水平，他们可能会冒更多的风险试图摆脱贫困——作者称之为“绝望阈值”。
What is Agentic Reasoning: How AI Agents Think, Learn, and Make Decisions ?
自主 AI 不再是一个未来的概念——它已经到来，正在改变行业。但是，什么使 AI 真正自主？代理推理使系统能够超越执行任务，独立解决复杂问题、适应变化并在不确定性中蓬勃发展。考虑电子商务中的 AI 代理实时动态调整库存。在黑色星期五期间，它可以分析实时销售数据、预测需求激增，并将库存从低绩效仓库重新分配到高需求地区。这种动态决策无需人工干预即可优化运营。代理推理的核心是结合机器学习、认知架构和实时反馈，以模仿类似人类的适应性。它处理结构化和非结构化数据，识别模式并迭代改进策略。为什么这很重要？代理推理支持自主业务流程、自适应客户支持和智能任务编排——而静态 AI 模型则不足。随着我们探索其构建
Decisions Driven by Data: Helping Organizations Leverage Insights for Action
组织依靠准确、及时和可操作的信息来做出每项决策。然而，许多决策者面临着一个反复出现的挑战：数据碎片化、不一致和无法访问。数据丰富度与可用性之间的差距是创新、效率和增长的最大障碍。在本博客中，我们讨论了数据管理的基本挑战，[…]文章《数据驱动的决策：帮助组织利用洞察力采取行动》首先出现在 SAAL 上。
