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管理科学简介
关于作者xxi的序言xxi xxv第1章简介1第2章线性编程简介27第3章线性编程：灵敏度分析和解释解决方案84第4章在营销，财务和运营管理中的线性编程应用程序139第5章第5章第5章第6章第6章第6章第6章第6章分配和网络模型234 Intew Offertion 234 Inteing 23 Integer Lineing 3 Integer Lining 3 Integer Lining 3 Integer Lining 2 9 pert/cpm 381第10章库存模型417等待行模型461第12章模拟497第13章决策分析543第14章多准则决策613第15章时间序列分析和预测654第16章Markov在网站上的第17章基于网站的网站和DILESIMITINT在网站上的网站上的第19章网站上的分析第19章，第19章，第19章。网站上的跨越树第21章网站附录上的动态编程711附录A建筑物电子表格型号712标准正态分布的附录B区域741附录C值E 2 L 743附录D参考和参考书目744附录E的自我测试解决方案和对网站Index Index 747
组建有效的人机协作团队：构建机器学习模型以补充多位专家的能力
机器学习 (ML) 模型越来越多地被用于通常需要与人类专家合作的应用领域。在这种情况下，当 ML 模型难以预测某些实例时，将它们交给单个人类专家会很有优势。虽然以前的工作主要集中在只有一位人类专家的场景，但在许多现实世界中，可能会有几位具有不同能力的人类专家可供选择。在这项工作中，我们提出了一种训练分类模型的方法，以补充多位人类专家的能力。通过联合训练分类器和分配系统，分类器学会准确预测那些对人类专家来说很难的实例，而分配系统学会将每个实例传递给最合适的团队成员——分类器或其中一位人类专家。我们在公共数据集上与“合成”专家和由多位放射科医生注释的真实世界医学数据集进行了多次实验，以评估我们提出的方法。我们的方法优于以前的工作，比最好的人类专家或分类器更准确。此外，它可以灵活地适应不同规模和不同专家多样性水平的团队。
使用从时间序列数据中自动提取的特征进行商用车聚类分析
时间序列聚类分析的标准实践方法涉及仔细的特征工程，通常利用专家输入来手动调整和选择特征。在许多情况下，专家输入可能不容易获得，或者社区可能尚未就给定应用程序的理想特征达成共识。本文比较了几种聚类分析方法的结果，这些方法使用手动选择的特征和自动提取的特征，应用于来自商业卡车车队的大型地理空间时间序列远程信息处理数据。探讨了特征选择、降维和聚类算法选择对聚类结果质量的影响。该分析的结果证实了先前的结果，即在聚类质量指标方面，领域无关特征与手工设计的特征具有竞争力。这些结果还为识别大型非结构化车辆远程信息处理数据中的结构的最成功策略提供了新的见解，并表明在手动选择的特征不可用的情况下，使用自动特征提取进行时间序列聚类可以成为从大规模地理空间时间序列数据中提取结构的有效方法。
人工智能在人类金黄色葡萄球菌感染性疾病诊疗中的应用
本文的目的是开发一个专家系统，帮助医生有效地诊断和治疗人类的金黄色葡萄球菌感染疾病。研究的目标包括开发一个专家系统，用于快速诊断和检测人体皮肤上的金黄色葡萄球菌，帮助医生准确治疗葡萄球菌感染性疾病，帮助医院快速决策，提高药物处方的准确性，以及实现计算机化存储过程的系统，并启发知识工作者如何实施基于计算机的决策支持系统及其在医疗保健中的重要性。这项研究的动机是由于金黄色葡萄球菌的诊断和鉴定延迟以及传染病传播的速度快，这些细菌的治疗延迟，医务人员的猜测工作增加导致决策延迟以及医院缺乏电子存储设施。本研究的系统设计采用自上而下的方法，采用专家系统作为方法论，使用的编程语言是 Java，数据库设计是 MySQL。设计后的结果是一个计算机化的独立应用程序，可帮助健康从业者（医生）快速识别、诊断、开处方和治疗人体皮肤上的金黄色葡萄球菌。专家系统将有助于临床快速做出决策。关键词
决策制定的定量方法
关于作者的序言XXI XXV第1章简介1第2章线性编程简介30第3章线性编程：敏感性分析和解释解决方案94第4章营销，财务和运营管理中的线性编程应用程序154第5章第5章第5章第5章第6章高级线性计划216第6章分配和网络模型258 Intecr Linecuns 258 Integer lineartions 258 Integer lineartive 9 Integer Linations Nonsecation Shiption 9 Integer lineartive：第7章320章节820章节： pert/cpm 418第10章库存模型457等待行模型506第12章模拟547第13章决策分析610第14章多标准决定决策689第15章时间序列分析和预测733第16章Markov流程上的第17章网站上的网站第17章基于网站的网站上的敏感性和网站跨越网站上的跨度跨度跨越网站上的跨度跨度分析，网站上的跨度跨度跨度跨越第19章。网站上的树第21章动态编程附录787附录A建筑物电子表格型号788附录B标准正态分布的附录B区域815 E 2 L 817附录C值E 2 L 817附录D参考和参考书目819附录E的自我测试解决方案和对偶数问题的答案821 Index 821 Index 821 Index 863
![arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\ac4e8a79e62bb77bebd81435441586ea29fdf974.webp)
arxiv：2401.06521v1 [cs.cv] 2024年1月12日
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
探索开放式识别的各种表示
打开集识别（OSR）要求模型对属于封闭设置的样本进行分类，同时在测试过程中拒绝未知样本。当前，生成模型通常比OSR中的判别模型更好，但是最近的研究表明，生成模型可能是计算在复杂任务上是不可行的或不稳定的。在本文中，我们提供了有关OSR的见解，并发现学习表达可以从理论上降低开放空间风险。基于分析，我们提出了一个新的模型，即多人注意融合（MEDAF），该模型以歧视性的方式学习了不同的表示。MEDAF由多个专家组成，这些专家以注意力多样性的正则化项为生，以确保注意力图互惠互机。每个前一个学到的逻辑都具有自适应融合，并用于通过分数函数识别未知数。我们表明，注意图的差异可能导致各种表示形式，以便融合的表示可以很好地处理开放空间。进行了实验，是根据标准和OSR大规模基准进行的。结果表明，所提出的鉴别方法可以在AUROC上胜过高达9.5％的生成模型，并实现新的最先进的效果，而计算成本很少。我们的方法还可以无缝整合现有的分类模型。代码可在https://github.com/vanixxz/medaf上找到。
人工智能食人主义与法律
* 西弗吉尼亚大学法学院法学讲师，西弗吉尼亚州摩根敦。本文由霍奇斯基金教职员工研究经费资助。作者感谢《科罗拉多技术法杂志》的编辑。** 卡内基梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡 *** 西弗吉尼亚大学法学院法学教授，西弗吉尼亚州摩根敦 1。参见，例如，Chris Stokel-Walker，《生成式人工智能即将为律师服务》，《WIRED》（2023 年 2 月 21 日上午 10:00），https://www.wired.com/story/chatgpt-generative-ai-is-com- ing-for-the-lawyers/ [https://perma.cc/6R7R-WE4T]（讨论律师事务所如何在实践中使用大型语言模型等生成式人工智能工具）；David Rotman，《ChatGPT 即将彻底改变经济》。我们需要决定它是什么样子，麻省理工学院。R EV。(2023 年 3 月 25 日)，https://www.technolo- gyreview.com/2023/03/25/1070275/chatgpt-revolutionize-economy-decide-what-looks- like/ [https://perma.cc/6RBZ-QQAJ]（引用“麻省理工学院劳工经济学家和技术对就业影响方面的领先专家”指出律师事务所正在使用生成式人工智能）。2.参见 Benjamin Weiser，ChatGPT 律师被命令考虑寻求宽恕，纽约时报（2023 年 6 月 22 日），https://nytimes.com/2023/06/22/nyregion/lawyers- chatgpt-schwartz-loduca.html [https://perma.cc/59UB-YECR]（例如，两名纽约律师因使用 ChatGPT 起草一份包含大量“虚构”案件的简报而受到联邦法官的制裁）。
人工智能在内窥镜检查中无处不在，不仅用于检测和……
时间就是生命！虽然胃肠内镜检查挽救了许多患者免于癌症相关的死亡，但它在漏诊和内镜检查后癌症方面仍然付出了不可接受的代价[1-4]。社区内镜医师错过了近 80% 的早期 Barrett 相关肿瘤，这难道不是真的吗 [5]？非专家中心漏诊的早期胃癌也可能有类似的估计值。时间也是金钱！我们在内镜预测和内镜检查后确认之间的重复中浪费了多少？在区分腺瘤性和增生性息肉或预测癌前胃病变方面的能力不足会给病理学带来沉重的成本。如果时间就是生命，那么人工智能 (AI) 就是答案！人工智能不是又快又聪明又出色吗？它每秒可以进行数百万次数学运算，分析的帧数超过人眼，其准确度相当于甚至超过我们最优秀的专家。与结肠镜检查相关的人工智能数据显示，腺瘤检出率至少提高了三分之一，每次结肠镜检查的腺瘤检出率增加了 50%，息肉漏诊率也下降了相应的水平 [6]。人工智能还可以省钱！至少在内吞细胞镜检查中，无论内镜医师是谁，使用该技术都显示出非常高的息肉表征准确度 [7,8]。这提高了标准并节省了原本会浪费在病理学上的资金。毫无疑问，结肠镜检查告诉我们，如果时间是个问题，那么人工智能就是最快的答案！
学习还是回忆？通过预先...
扩展高质量的辅导仍然是教育中的主要挑战。由于不断增长，许多平台雇用了新手教师，这些新手与经验丰富的教育者不同，他们难以解决学生的错误，因此未能抓住主要的学习机会。我们的工作探讨了大型语言模式（LLMS）在修复数学错误时缩小新手 - 专家知识差距的潜力。我们贡献了桥梁，这种方法使用认知任务分析将专家的思维过程转化为一个决策模型进行补救。这涉及识别（a）学生错误，（b）修复策略的例外，以及（c）在产生响应之前的进程。我们结构了一个由700个实际辅导转换的数据集，由专家及其决定的专家注释。我们在数据集中评估了最新的LLMS，并发现专家的决策模型对于LLMS缩小差距至关重要：与专家决策（例如，“简化问题”）的GPT4响应是 +76％的首选。补充，上下文敏感的决策对于缩小教学差距至关重要：随机决策与专家决策相比，GPT4的响应质量降低-97％。我们的工作表明了嵌入专家思维过程的潜力，以增强他们的帽子，以弥合新手 - 专家知识差距。我们的数据集和代码可以在以下网址找到：https：//github.com/rosewang2008/bridge。