XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System支持系统
关键空间决策支持系统...
将责任分析到机构或部门的责任范围内。关键优先事项包括太空战、太空服务支持、太空支持行动、太空领域意识和国家情报总监办公室的目标。每个优先事项都包含责任范围内的特定能力，评分范围为 1 到 5，5 表示最高威胁。网络攻击或反卫星武器等威胁也使用相同的评分标准进行评分，并按具有该能力的参与者进行分类。最后，漏洞按类型分类，并使用相同的评分标准在轨道或地面领域进行评分。28 这些 PCAL 评分以及美国太空司令部指挥官的指导允许每年跨机构制定联合 PCAL，以确定要保护的最关键资产。
基于机器学习的决策支持系统...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
针对中枢神经系统肿瘤患者的支持系统
在神经肿瘤学中，MR成像对于获取详细的脑图像至关重要，以鉴定肿瘤，计划治疗，指导手术干预并监测肿瘤的反应。AI在神经影像学方面的最新进展在神经肿瘤学方面具有有希望的应用，包括指导临床决策和改善患者管理。但是，缺乏对AI如何进行预测的明确性阻碍了其临床翻译。可解释的AI（XAI）方法旨在提高信任度和信息性，但其成功取决于考虑最终用户（临床医生）的特定背景和偏好。以用户为中心的设计（UCD）在迭代设计过程中优先考虑用户需求，并涉及用户，提供了设计针对临床神经肿瘤学量身定制的XAI系统的机会。本综述着重于神经肿瘤患者管理的MR成像解释的交集，可解释的用于临床决策支持的AI以及以用户为中心的设计。我们提供了一种组织必要概念的资源，包括设计和评估，临床翻译，用户体验和效率增强，以及改善神经肿瘤患者管理的临床结果的AI。我们讨论了多学科技能和以用户为中心的设计在创建成功的神经肿瘤学系统中的重要性。我们还讨论了以人为中心的决策过程中嵌入的可解释的AI工具，并且与完全自动化的解决方案不同，可能会增强临床医生的绩效。遵循UCD原则以建立信任，最大程度地减少错误和偏见，并创建适应性的软件有望满足医疗保健专业人员的需求和期望。
CoA选择的决策支持系统
实施了决策支持系统 (DSS) 原型，以协助空中作战中心 (AOC) 的工作人员处理禁毒行动事件。该原型称为指挥官空域保护咨询系统 (CASAP)，旨在帮助 AOC 工作人员描述和共享事件信息，制定相关行动方案 (CoA)，评估这些 CoA 并确定哪一个最合适。CASAP 基于对 AOC 指挥和控制相关活动的调查，特别是 CoA 评估和选择过程。在 CASAP 中，CoA 评估和排名是根据多标准决策分析框架执行的。CASAP 提供了一系列结构化工具来分析拟议的 CoA 优先级。根据 CASAP 经验，本文确定了通用 DSS 选择 CoA 所需的一组设施。
支持系统采购的测试和评估
第 II 部分 开发测试 (DT)，第 73 页 开发测试概述 • 6–15，第 73 页 开发测试规划 • 6–16，第 74 页 非战术 C4/IT 系统的开发测试 • 6–17，第 74 页 开发测试人员的任务 • 6–18，第 74 页 商业实体的测试 • 6–19，第 75 页 系统承包商参与开发测试 • 6–20，第 75 页 开发测试数据确认 • 6–21，第 75 页 开发测试和陆军后勤人员 • 6–22，第 76 页 开发测试类型 • 6–23，第 76 页 请求开发测试服务 • 6–24，第 80 页 开发测试准备情况审查 • 6–25，第 80 页 开发测试准备情况审查工作组 • 6–26，第 82 页 开发测试准备情况审查程序 • 6–27，第 82 页 开发测试事件设计计划 • 6–28，第 86 页 开发测试事件和相关报告 • 6–29，第 87 页
用于 CoA 选择的决策支持系统
实施了决策支持系统 (DSS) 原型，以协助空中作战中心 (AOC) 的工作人员处理禁毒行动事件。该原型称为指挥官空域保护咨询系统 (CASAP)，旨在帮助 AOC 工作人员描述和共享事件信息，制定相关行动方案 (CoA)，评估这些 CoA 并确定哪一个最合适。CASAP 基于对 AOC 指挥和控制相关活动的调查，特别是 CoA 评估和选择过程。在 CASAP 中，CoA 评估和排名是根据多标准决策分析框架进行的。CASAP 提供了一系列结构化工具来分析拟议的 CoA 优先级。根据 CASAP 经验，本文确定了通用 DSS 选择 CoA 所需的一组设施。
为供应链组件开发决策支持系统
收到：2023年1月9日接受：2023年5月10日，摘要增加的竞争导致企业在简化供应链流程，尤其是在制造业领域中相互竞争。供应链管理（SCM）决定了工业业务流程的成功，因为它调节了产品流量的整合，性能和信息。然而，供应链过程中出现了一些问题，例如生产队列中缺乏协调，预测趋势产品中的分支以及次优的生产能力。为了解决这些问题，信息技术的作用对于实施决策支持系统（DSS）至关重要。本研究旨在开发DSS以改善供应链流程。使用的研究方法是通过问卷调查的定性方法的极端编程（XP）。研究过程涉及收集数据，定义边界和概率以及设计，编码和测试系统。作为最终步骤，通过分发调查以获得有效的满意结果来进行评估。这项研究生产的DSS在营销，会计和生产过程中具有适用性。DSS在家具制造业中的应用可以帮助管理资源的运输，优化战略网络并协助供应链过程中的决策。
Veclim：气候的预警决策支持系统
1气候和大气研究中心（CARE-C），塞浦路斯研究所，Konstantinou Kavafi Street，Aglantzia，Aglantzia，Nicosia，Nicosia，2121，塞浦路斯2高绩效计算设施（HPCF），塞浦路斯，塞浦路斯，塞浦路斯，塞浦路斯研究所，20 Konstantinou Kavafi Street，Aglantzia，nicepeia，212121212 University Faculty of Science, VERG Laboratories, Beytepe-Ankara, 06800, Turkey 4 Department of Public Health and Infectious Diseases, University of Rome La Sapienza, Piazzale Aldo Moro 5, Lazio-Rome, 00185, Italy 5 Faculty of Agriculture, University of Novi Sad, Laboratory for Medical and Veterinary Entomology, Novi Sad, 21000, Serbia 6 Medical School,塞浦路斯大学，阿格兰兹亚大学，尼科西亚，2029年，塞浦路斯7生命科学系，自然科学系，伦敦帝国学院，南肯辛顿校园，伦敦，英国，英国SW7 2AZ，英国8大气化学系，Max Planck Institute，Max Planck Institute，Maxk Mainz，Mainz，Mainz，D-55128，德国，D-55128，DIV>
人工智能（AI）作为决策支持系统（DSS）
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
人工智能驱动的临床决策支持系统
随着人工智能（AI）越来越嵌入医疗保健服务中，本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统（CDSS）的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始，这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法，包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调，在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平，解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战，讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后，本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解，即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议，而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析，从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略，例如差异隐私和联合学习，同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑，这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战，这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中，同时保持患者护理和数据保护的最高标准。