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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。
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。
航空安全风险分析计划
• 风险建模： - 使用系统功能模型提供有关风险来源的知识。- 确定有关促进、预防、减轻或加剧危险的因素和条件的信息。- 识别组织压力源的影响。- 开发事故成因模型、危险描述和危险关键性。• 分析概念开发： - 调查和设计决策支持、风险指标和安全绩效衡量的概念。利用定性和定量方法来评估系统组件性能的充分性、危险的存在和严重性、系统组织防御的稳健性以及系统安全属性的质量。• 数据采集： - 开发数据收集方法、工作任务工具、样本大小计划并评估现有数据源。• 分析方法和决策支持系统 (DSS)： - 为最终用户开发 DSS 工具。
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。）。
5G和AI驱动的边缘网络中的安全性和合规性
PCI DSS是一组安全标准，旨在确定接受，处理，存储或传输信用卡信息的公司是否维护安全环境。PCI DSS适用于组织，无论其大小或交易数量如何，根据最新版本的PCI DSS 4.0，该数据接受，传输或存储持卡人数据，该数据于2022年3月31日发布[4]。管理付款卡信息的企业必须实现和维护PCI合规性，以保护敏感数据的安全性并降低数据泄露的风险。合规性是一个持续的过程，而不是一次性事件。因此，企业必须定期评估和检查其合规性状态。虽然标准涵盖了网络安全，访问控制，数据加密，常规测试和监视等领域，但两个安全域在连接的边缘用例中脱颖而出。第一个域是用于边缘节点和集群存储，处理或传输付款信息的身份和访问管理（IAM）。第二个域以其三种形式触及数据 - 在静止，运输过程中和处理过程中。此外，可能需要进行物理评估才能确定现有或新安装的摄像头可能会意外捕获任何PII。同样，在集装箱部署（例如Kubernetes）中，设计符合PCI的体系结构可能需要虚拟网络细分，命名空间分离和
可解释的人工智能可提高决策支持系统的透明度
人工智能 (AI) 被认为是一种先进的技术，可以以高精度和精确度协助决策过程。然而，由于依赖复杂的推理机制，许多 AI 模型通常被评价为黑匣子。这些 AI 模型如何以及为何做出决策的复杂性往往无法被人类用户理解，导致人们对其决策的可接受性感到担忧。先前的研究表明，缺乏以人类可理解的形式提供的相关解释会使最终用户无法接受这些决策。在这里，可解释 AI (XAI) 的研究领域提供了广泛的方法，其共同主题是研究 AI 模型如何做出决策或解释决策。这些解释方法旨在提高决策支持系统 (DSS) 的透明度，这在道路安全 (RS) 和空中交通流量管理 (ATFM) 等安全关键领域尤其重要。尽管不断发展，但 DSS 仍处于安全关键应用的发展阶段。 XAI 带来的透明度提高，成为使这些系统在实际应用中可行、解决可接受性和信任问题的关键推动因素。此外，根据欧盟委员会目前授予的解释权以及世界各地组织的类似指令，认证机构不太可能批准这些系统用于一般用途。这种将解释渗透到现行系统中的迫切愿望为以 DSS 为中心的 XAI 研究铺平了道路。
使用眼动追踪作为系统适配的输入
我们研究了开发决策支持系统 (DSS) 的可能性，该系统集成了眼球注视测量，以便更好地调整其建议。事实上，眼球注视可以洞察人类的决策：个人倾向于更加关注与他们即将做出的选择一致的关键信息。因此，眼球注视测量可以帮助 DSS 更好地捕捉决定用户决策的背景。22 名参与者进行了简化的空中交通管制 (ATC) 模拟，他们必须根据屏幕上显示的特定参数值决定接受或修改路线建议。记录了每个参数的决策和注视时间。算法使用用户注视时间来估计每个参数对其决策的效用。在此训练阶段之后，算法立即在两种条件下生成新的路线建议：1) 考虑参与者的决策，2) 使用显示参数上的停留时间测量，考虑参与者的决策及其视觉行为。结果表明，在考虑参与者的决策时，系统建议比基础系统更准确，使用他们的停留时间甚至更准确。使用眼动仪捕捉决策的关键信息加速了 DSS 的学习阶段，从而有助于进一步提高连续建议的准确性。此外，探索性
DDX5促进癌基因C3和Fabp1表达式，并驱动肠炎和肿瘤发生
在肠道的不同段中的肿瘤发生，并植入组织特异性致癌驱动因素。在结肠中，组成部分3（C3）激活是炎症和恶性肿瘤的主要因素。相比之下，小肠中的肿瘤发生涉及脂肪酸 - 结合蛋白1（FABP1）。然而，在肠道的不同部分中推动其表达式的上游机制知之甚少。在这里，我们报告说RNA结合蛋白DDX5与C3和Fabp1的mRNA转录本结合，以增强转录后的表达。在上皮细胞中敲出DDX5，保护小鼠免受肠道肿瘤的发生和葡萄糖硫酸盐（DSS）（DSS） - 诱导的结肠炎。鉴定DDX5是组织特异性致癌分子的常见上游调节剂，为肠道疾病提供了极好的治疗靶标。
AutoML 对 AI 开发过程的影响
基于人工智能 (AI) 的决策支持系统 (DSS) 因其在许多应用领域的巨大潜力而受到推广。然而，这种基于 AI 的 DSS 在实践中的采用率仍然很低。以 AI 专家为中心的开发过程以及领域专家在探索合适的 AI 用例和传达其需求方面面临的挑战是采用的主要障碍。自动机器学习 (AutoML) 是一种使 AI 民主化的方法，它可以让领域专家探索 AI 用例并更好地与 AI 专家沟通。然而，到目前为止，很少有人关注 AutoML 在 AI 开发过程中的使用方式。在这篇文献综述中，我们研究了 AutoML 用例并根据 CRISP-DM 模型构建结果。根据 AutoML 尚未发现的优势和挑战，我们提出了一个包含五个主要未来研究流的研究议程。
![县食品和营养服务 (FNS) 就业和培训 (E&T) 行动计划 [插入县机构名称] FFY 2023](/simg/g:\will\search\icon\source\9\99e922b7a537778e1a9dc4e66198217d32c07557.webp)
县食品和营养服务 (FNS) 就业和培训 (E&T) 行动计划 [插入县机构名称] FFY 2023
• 无家属的健全成年人 (ABAWD) – ABAWD 是年龄在 18 到 49 岁之间、领取 SNAP 福利且 FNS 家庭中没有孩子且不符合任何其他豁免条件的健全成年人。当地 DSS 工作人员决定某人是否被视为 ABAWD。• 成人基础教育 (ABE) • 申请人 – 申请人是指在 RFA 中申请 FNS E&T 资助的组织。• 联邦法规 (CFR) • 社区组织 (CBO) • 社区学院 (CC) • 组成部分 – 为 FNS E&T 计划提供的特定允许服务 • 承包商 – 承担合同以提供材料或劳动力来提供服务或完成工作的个人或公司。 • 就业与培训 (E&T) • 英语作为第二语言 (ESL) • 联邦财政年度 (FFY ) - 联邦财政年度从 10 月 1 日到 9 月 30 日。 • 2008 年食品与营养法案（该法案） • 食品与营养服务福利 (FNS) - 北卡罗来纳州 DHHS DSS SNAP 福利。 • 全职当量 (FTE) • 普通教育文凭 (GED) • 当地县 - 社会服务部 (DSS) • 管理和预算办公室 (OMB) • 接受者 – 接受者指的是目前根据北卡罗来纳州食品与营养服务计划接受 SNAP 福利的人员。 • 补充营养援助计划 (SNAP) - 食品营养福利；以前称为食品券计划。