XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System对决
情感对决策的影响
多年来，制造商一直致力于提高生产效率。生产调度操作对于实现这一目标至关重要。然而，在现代制造系统中，原始计划必须定期更新，因为它是在动态和不确定的环境中进行的。因此，现代制造环境对负责生产过程的经理来说压力很大，因为他们必须应对许多中断和不确定性。为了帮助他们进行决策，已经开发了几种决策支持系统 (DSS)。最近面临的巨大挑战是实施 DSS 以有效管理上述问题。如今，这些 DSS 被认为可以减轻用户的压力和工作量，因为它们通过应用算法自动（重新）安排生产。然而，据我们所知，用户心理状态（即认知和情感状态）的相互影响和这些 DSS 的使用在文献中受到的关注有限。特别是，用户无关情绪的影响受到的关注更少。然而，这些影响尤其令人感兴趣，因为它们可以解释 DSS 的效率，特别是在调节 DSS 反馈处理方面。因此，我们假设研究 DSS 和用户心理状态的相互影响可以提供有用的研究途径。本文的目的是通过建议调查用户的心理状态并鼓励在神经人体工程学方法内进行此类研究，为未来对调度和重新调度操作的研究提供建议。
EBC年度对决计划
会议联合主席韦恩·科布利（Wayne Cobleigh），副总裁GZA Geoenvironmental，Inc。249 Vanderbilt Avenue Norwood，马萨诸塞州02062 781-278-3848 | M 860-250-6790 | wayne.cobleigh@gza.com Wayne是GZA的公司会员代表美国清洁能源协会（ACP）和海上Wind商业网络。他是ACP海上风技术咨询小组（OWTAP）岩土技术小组委员会的成员，用于开发美国离岸风力技术实践标准。他负责与GZA的港口开发，海上风和权力客户一起对客户关系和业务发展。Minna Mathiasson，海上风能项目经理Tetra Tech 10邮局Square，Suite，1100 Boston，MA 02109 M 207-399-3294 | Minna.mathiasson@tetratech.com是Tetra Tech的海上风能项目经理，Minna通过建设和运营计划的制定（COP）以及其他联邦和州备案，以支持整个东海岸的海上风开发商，以支持路线，选址，并设计项目以及设计项目以及协调的股份和协调的利益相关者和代理机构Uneach。她的背景是网络科学和工程，专门从事可再生能源和可持续发展。Deborah（Debbie）Rutecki，高级科学家Normandeau Associates，Inc。141 Falmouth Heights Rd。 drutecki@normandeau.com Rutecki女士是一位海洋科学家，在环境监测，影响评估和底栖大型无脊椎动物调查方面拥有超过20年的经验。她管理着包括生物实验室的诺曼多法尔茅斯办事处。rutecki女士负责监督沿海和河口能源生产设施的生态影响评估研究的项目管理和绩效，以及底栖式基础性基础调查，以及各种允许和资源评估项目，用于海上风，挖泥机，码头基础设施以及其他大洋和沿海开发项目。
双额颅直流刺激对决策和压力反应的影响。试点研究
摘要：本文介入有关批判算法研究的当代讨论，以了解“算法”的含义。尽管许多关键学者以及大多数公共组织和私人组织都将此概念理解为软件堆栈中编程代码实例化的计算程序，但我认为该算法可以更好地理解为“图形”：一种偏见的简短指出，指出了各种程序治理模式，而不是总是数字化的模式。由于算法数字是由一系列异质环境产生的，因此它们的出现导致对算法的现实，实质性和影响的构想。本文提供了四种民族志策略来描述算法数字的生产和循环背景：观察算法的观察者；映射和创建算法数字；跨越构图的关系；并分析算法数字对控制它们的尝试的变革性影响。
2025 年美国债务上限对决
这使得其他 30% 的强制性支出很容易被削减。但是，其中许多计划也非常受欢迎，包括儿童健康保险计划 (CHIP)、退伍军人计划、银行账户存款保险、民事和军事退休计划以及一系列收入保障计划，包括针对低收入纳税人的劳动所得税抵免 (EITC)、儿童税收抵免、失业救济金、为低收入家庭提供食品福利的补充营养援助计划 (SNAP)、国家洪水保险以及为残疾人和收入很少或没有收入的老年人提供补助的补充保障收入 (SSI)。
数字巨人对决：Go-Jek和Grab如何转变...
本文研究了印度尼西亚基于应用程序的服务行业Go-Jek和Grab的两家大公司之间的竞争。这场比赛不仅仅是一场商业斗争；它代表了使用数字技术直接将服务提供商与用户联系起来的传统经济和共享经济体之间的冲突。这个主题在现代时代的业务方式的显着转变的背景下是相关的。本文使用描述性分析方法来描述公司的用户增长，服务多样性和客户满意度。通过案例研究和内容分析，本文确定了关键主题，例如技术创新，营销策略和监管挑战，并面对了面孔。分析结果表明，这两家公司促进了人们的日常生活并激发了数字经济中的创新。这项研究可深入了解基于应用程序的服务行业的竞争动态及其对印尼社会和经济的影响
新西兰奥克兰大学的城市碳排放量减少博士学位：对减少U 的社会经济影响的分析 新西兰婴儿和幼儿教育杂志 三星对其全球生产网络的重建 越南的关键部门和奥克兰大学的Manaaki奖学金 诊断对决策文件（ETD）的证据 医学成像 mātaiōhangatatau本科定量经济学 医学成像
新西兰奥克兰大学减少城市碳排放量的博士学位：减少Aotearoa化石燃料在Aotearoa的城市城市地区燃烧的城市碳排放量的社会经济影响分析的分析，占其GRASS植被的40％，同时占10％，同时占10％的居民，并占据了URBAN的0％；排放。然而，尽管城市规划显着影响排放源和水槽，但Aotearoa和全球范围内有关此抵消的数据是有限的。作为Aotearoa到2050年的净净排放量，尤其是后Cyclone Gabrielle，战略城市发展和土地管理可能会为这一目标做出重大贡献，并有可能每年在碳信用额中节省多达20亿美元。我们的合作努力将本地顶级研究人员，数据和排放专家，能源经济学家，气候传播专家以及计量经济学和通量建模方面的国际专家团结起来，以优化城市增长和发射的缓解。最近，我们团队的主要承包商GNS科学| TepῡAo获得了一项为期五年的项目，该项目致力于与中央和地方政府，工业和IWI合作。目的是制定和传播排放数据，增强其理解和评估整体和特定部门的排放能力，从而促进知情行动减轻它们。作为这项研究的分包商，奥克兰大学的团队（Selena Sheng博士和Le Wen博士）将领导对Aotearoa的每个城镇和城市的数据驱动估算的估计。潜在学生的重点领域：该计划将在太空中绘制Urban Co 2来源和下沉量（大约500m的区域），时间（小时）以及按部门，例如运输，住宅，工业和城市植被。这些地图将从尖端的大气观测和建模工具的结合来发展。该计划的结果将使Aotearoa成为世界上第一个拥有每个城市中心的现实排放数据的国家，以指导Aotearoa各种城市环境的未来发展。作为这项较大项目的一部分，社会经济学集团拥有一个充分资助的博士学位机会，可用于研究减少城市碳排放的社会经济分析，重点介绍了Aotearoa和政策途径的社会和经济驱动力的计量经济学建模。这个成功的申请人将在这个多学科团队中工作。
人类合作对决策的影响 -
简介：随着人工智能（AI）技术越来越多地整合到业务运营的各个方面，人们对了解人类协作如何影响管理中的决策越来越兴趣。本研究旨在调查这种协作对管理环境中决策过程的影响。问题陈述：随着AI系统变得更加复杂，人们担心它们如何影响传统的管理角色和决策过程。了解人类协作在决策中的动态 - 对于组织有效利用这些技术的同时确保人类的监督和问责制是至关重要的。目的：这项研究的主要目的是分析人类合作对管理决策的影响。具体来说，该研究旨在检查不同合作模型的有效性，确定影响决策成果的因素，并评估人类判断在AI-ASS辅助决策过程中的作用。方法论：将采用一种多学科的方法，借鉴了伦理，计算机科学和社会学的文献。定性分析技术将被用来分析来自各个管理层和行业的现有案例研究，道德框架和利益相关者，将参与模拟决策任务，从而探索不同的协作模型和决策环境。结果：预计这项研究的结果将提供有关管理决策中人类协作的优势和局限性的见解。对决策结果，参与者反馈和绩效指标的分析将阐明有效协作以及AI技术最佳集成到管理过程中的因素。结论：通过了解人类协作如何影响管理中的决策，组织可以制定策略来最大程度地利用AI的好处，同时减轻潜在的风险。这项研究有助于在组织环境中对AI采用的知识越来越多，并为利用AI技术增强决策过程的最佳实践提供了信息。
诊断对决策文件（ETD）的证据
医学成像（MI）在全球范围内是一种充满活力和增长的职业，在新西兰，情况并非不同。在开发方面的最前沿的领域是成像设备功能和智能MI分析。这些事态发展确保MI行业仍然是一个现代而进取的专业，与技术进步，患者护理和安全，服务提供以及最重要的是研究一致。此外，这些发展还带来了对专业增长至关重要的变化，例如1）由于技术进步，2）技能混合和角色变化，需要从业人员可以适应能力，同时欢迎新知识，技能和实践，3）改变人口统计学的不断变化，由于慢性病的增加，碳排放量的增加而导致的服务需求和需求，对早期诊断以及对预测的早期诊断的需求。目前有几项正在考虑其中一些变化和发展，以引入新西兰的角色扩展和高级实践。同时，医疗辐射技术委员会（MRTB）启动了审查实践范围的过程。
使用漂移扩散和RL模型来消除抑郁症对决策的影响与概率奖励任务中的学习
概率奖励任务（PRT）被广泛用于研究主要抑郁症（MDD）对增强学习（RL）的影响，并且最近的研究用它来洞悉受MDD影响的决策机制。当前的项目使用了来自未经医学的，寻求治疗的成年人的PRT数据来扩展这些努力：（1）对标准PRT指标的更详细分析 - 反应偏见和歧视性，以更好地了解任务的执行方式； （2）通过两个计算模型分析数据并提供两者的心理测量分析； （3）确定反应偏见，可区分性或模型参数是否预测了对安慰剂或非典型抗抑郁剂安非他酮治疗的反应。对标准指标的分析通过证明响应偏差和响应时间（RT）之间的依赖性，并通过证明PRT中的奖励总数受可区分性约束，从而复制了最近的工作。行为受到分层漂移扩散模型（HDDM）的捕获，该模型对决策过程进行了建模。 HDDM表现出极好的内部一致性和可接受的重新测试可靠性。单独的“信念”模型比HDDM更好地再现了反应偏差的演变，但其心理测量特性较弱。最后，PRT的预测效用受小样本的限制。然而，对安非他酮做出反应的抑郁成年人在HDDM中显示出比非反应者更大的起点偏见，这表明对PRT的不对称增强意外事件的敏感性更大。一起，这些发现增强了我们对奖励和决策机制的理解，这些机制与MDD有关，并由PRT进行了探测。
人工智能对决策的影响：全面回顾
DOI 编号：10.36713/epra15747 摘要 人工智能 (AI) 已成为一种变革性技术，有可能彻底改变各个领域的决策。这篇研究文章探讨了人工智能在决策中的影响及其对个人、组织和社会的影响。本文首先概述了人工智能及其关键组成部分，例如机器学习和自然语言处理。然后讨论了人工智能在通过自动化任务、增强人类能力和提供数据驱动的洞察力来增强决策过程方面的作用。本文强调了人工智能在提高决策准确性、效率和可扩展性方面的好处，同时也承认了其实施所带来的挑战和风险。这些挑战包括道德考虑、人工智能算法中的偏见以及潜在的工作流失。本文进一步探讨了透明度、问责制和可解释性在人工智能决策系统中的重要性。此外，它还讨论了人机协作的作用以及跨学科方法的必要性，以确保在决策中负责任和合乎道德地部署人工智能。本文借鉴案例研究和实证研究，提供了人工智能如何改变金融、医疗保健和交通等各个领域的决策的具体例子。最后，本文讨论了未来的方向，并向政策制定者、组织和个人提出了建议，以充分利用人工智能在决策中的潜力，同时解决其伦理、社会和经济影响。关键词：人工智能、决策、机器学习、自动化、增强、伦理考量、偏见、透明度、人机协作、负责任的人工智能。