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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。
对决策的情感影响的见解
多年来，制造商一直致力于提高其生产率。生产计划操作对此目标至关重要。但是，在现代制造系统中，必须定期更新原始时间表，因为它发生在动态和不确定的环境中。因此，现代制造环境对负责生产过程的管理人员来说是非常压力的，因为他们必须应对许多干扰和不确定性。为了帮助他们在决策过程中，已经开发了一些决策支持系统（DSS）。最近且巨大的挑战是实施DSS，以有效地管理上述问题。如今，这些DSS被假定可以减少用户的压力和工作量，因为它们会自动（重新）通过应用算法安排生产。 据我们所知，用户精神状态（即认知和情感状态）的相互影响以及这些DSS的使用在文献中受到了有限的关注。 尤其是，用户无关情绪的影响降低了关注。 但是，这些影响特别令人感兴趣，因为它们可以解释DSS的效率，尤其是在调节DSS反馈处理时。 因此，我们假设调查DSS和用户精神状态的相互影响可以提供有用的调查途径。如今，这些DSS被假定可以减少用户的压力和工作量，因为它们会自动（重新）通过应用算法安排生产。据我们所知，用户精神状态（即认知和情感状态）的相互影响以及这些DSS的使用在文献中受到了有限的关注。尤其是，用户无关情绪的影响降低了关注。但是，这些影响特别令人感兴趣，因为它们可以解释DSS的效率，尤其是在调节DSS反馈处理时。因此，我们假设调查DSS和用户精神状态的相互影响可以提供有用的调查途径。然后，本文的目的是通过建议对用户的精神状态进行调查并鼓励在神经经济学方法中进行此类研究，以提供未来的调整和重新安排操作研究的建议。
隐私和量子硕士论文项目...
如今，出于成本效益的原因，信息以分布式方式存储。例如云存储、数据中心等。由于过去的研究努力不断改进灵活、可靠且廉价的分布式存储系统 (DSS) 的设计，我们如今可以无处不在地享受非常高水平的数据可访问性。此外，对 DSS 安全性的深入研究可以保护存储在云中的数据免受各种可能的攻击。不幸的是，在用户层面的隐私问题研究较少。最近，社会开始意识到需要保护存储在公共和私人数据库中的数据的隐私和完整性。在这个项目中，我们旨在开发高效实用的隐私保护和安全协议。主要目标是解决设计具有成本效益的实用信息论协议的问题，以在分布式信息系统（包括区块链和分布式机器学习 (ML)）中提供隐私和安全。
在供应链决策支持中启用可解释的人工智能功能
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
将糖尿病与血栓形成风险增加的分子机制
抽象可解释的人工智能（XAI）在实现明智决定的过程中发挥了作用。现代各种供应链（SC）平台的出现改变了SC相互作用的性质，导致了显着的不确定性。这项研究旨在对现有的有关决策支持系统（DSS）的文献进行彻底分析，并在SC领域内对XAI功能的结合。我们的分析揭示了XAI对SC领域决策过程的影响。本研究利用Shapley添加说明（SHAP）技术使用Python机器学习（ML）过程分析在线数据。解释性算法是专门为通过为其产生的预测提供理由来提高ML模型的清醒性的。本研究旨在建立可衡量的标准，以识别XAI和DSS的组成部分，从而在SC的背景下增强决策。这项研究评估了对他们做出预测的能力，在线数据集的利用，所检查的变量数量，学习能力的发展以及在决策背景下进行验证的研究，强调了需要在不确定条件下涉及智能决策的其他探索领域的研究领域。
海洋工业数字双胞胎博士后研究员
PDF将进行尖端研究，以开发高级决策支持系统（DSS），以支持人类对海洋空间的可持续用途。这将需要新的概念和技术研究，通过将操作研究，系统工程和仿真应用于离岸技术，包括减轻气候变化（例如离岸风电场），通过将数字双胞胎工程的最新状态推进了最新技术。应用和前进的技术，例如深度学习（ANN），强化学习（RL）和深度强化学习（ANN+RL）将是有益的。基于海洋传感器网络的输入，开发的DSS将支持海洋工业设计和运营的监视，预测，环境影响和技术工程管理（例如海上风，水产养殖，潮汐能等。）。
Ghanshaam Sewnath 和 Jur Crijnen - 北约 STO
由于军事战场日益复杂，国防军正在寻找最先进的解决方案，为操作员提供工具，使其能够比对手更快、更有效地做出决策。这些工具通常被称为决策支持系统 (DSS)，在过去几十年中一直在使用。与个人表现相比，人工智能技术通常在 DSS 中实施，以确保更低的错误率和更快的决策。DSS 中此类实施的有效性在很大程度上取决于操作员理解人工智能提供的建议的能力，并因此信任人工智能提供的建议。可解释人工智能 (XAI) 允许用户通过在 DSS 的用户界面 (UI) 中可视化流程来了解系统如何得出有关决策的建议。然而，这也带来了一个固有问题，即：在用户负担过重、降低操作员决策能力之前，应该向用户呈现多少流程？
甚高频/超高频无线电监测技术手册
数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 适配频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控(CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
甚高频/超高频无线电监测技术手册
数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 适配频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控(CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
能源行业可持续性的人工智能
摘要 - 与有关可持续能源和人工智能解决方案的上升辩论平行，世界目前正在讨论人工智能的伦理及其对社会和环境的负面影响。在这些论点中，提出了可持续的AI，旨在促进可持续性的途径，例如可持续能源。在本文中，我们提供了一个新颖的上下文主题建模，结合了LDA，BERT和聚类。然后，我们将这些计算分析与相关科学出版物的内容分析相结合，以确定有关能源可持续AI的科学研究的主要学术主题，子主题和跨主题主题。我们的研究确定了八个主要主题，包括可持续建筑物，基于人工智能的城市水管理DSSS，气候人工智能，农业4，AI与IoT的融合，基于AI的基于AI的可再生技术评估，智能校园和工程教育以及基于AI的优化。然后，我们根据观察到的理论差距推荐了14个潜在的未来研究链。从理论上讲，该分析有助于现有的有关可持续性AI和可持续能源的文献，实际上，它打算充当能源工程师和科学家，AI科学家和社会科学家的一般指南，以扩大他们对AI和能源融合研究的可持续性知识。