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基于决策认知计算的帕金森病轻度认知障碍探索研究
帕金森病轻度认知障碍（PD-MCI）作为帕金森病痴呆的独立危险因素，对预测PD患者痴呆具有预后价值。研究发现，认知功能决策的计算可以更好地评估PD-MCI的认知功能。因此，本研究探讨了PD-MCI人群的决策认知功能缺陷，并通过自主设计的迷宫决策数字评估范式挖掘新的数字生物标志物以识别PD-MCI早期认知衰退。本研究包括30名健康对照者、37名认知正常的PD患者（PD-NC）和40名PD-MCI患者。通过差异比较和逐步回归分析，筛选出两个数字化决策生物标志物——总决策时间和操作平均加速度，其区分PD-MCI和PD-NC的能力的联合曲线下面积为0.909，区分PD-MCI和NC的能力的联合曲线下面积为0.942。此外，研究还发现迷宫数字化决策生物标志物对男性的预警效能大于女性。与传统方法不同，本研究利用数字化动态评估揭示PD-MCI人群中可能存在的决策认知缺陷，为有效筛查PD-MCI提供了新思路。
决策中的人工智能
Claudio Sarra最近的法规制定了欧盟中关于人工智能的协调规则，称为“ AI法案”，在使用期间对人类监督的一项重大要求（Art。Art。grive.14）。这一要求体现了“人为命令”的方法，从而确保了法律和道德合规性。AI法案旨在补充一般数据保护法规（以下简称GDPR），从而形成一个一致且全面的法律框架。本文着重于制定决策的AI系统，并研究了AI ACT强制性监督措施的一致性（Art。14）仅基于自动处理的GDPR关于决策的规定（Art。22）。乍一看，这些规定似乎相互排斥。根据《 AI法案》，强制性的人类监督可以使艺术。GDPR不适用的22，因为它仅适用于自动处理做出的决定，这意味着没有人参与决策。但是，艺术。22为个人提供了至关重要的保障措施，例如人类干预权，表达意见的能力和质疑决定的权利。这提出了有关AI法案是否会耗尽这些保障措施的问题，以及它是否能够为AI系统做出的决策提供同等保护。本文旨在分析解决这些问题和论点，以修订普通的艺术解释。GDPR的22，第1节。GDPR的22，第1节。
女性在Tiktok上的数字自我创造：通过后女权主义媒体和新自由主义的框架（2016-2024）的身份构建
在意大利度过了一个学期后，论文写作过程被打断了，使我可以走一会儿。我花了一些时间专注于周围的世界，而不是迷失在我脑海中无尽的思想循环中。这种经历原来是一次自我宣传的旅程，我试图治愈自己的一部分感觉不变。甚至站在Duomo上，凝视着佛罗伦萨的天际线，我感到一种空心的感觉，我无法完全摇晃。当我回到夏天的家中时，我发现自己在一家餐厅工作，以意大利的魅力，以节奏快节奏，压力很大的生活节奏。在意大利，生活的移动不同。技术并不经常使用，并且有一种静止感，鼓励我停下来，抬起头，慢慢走路并品尝我的食物。逃避感到压倒性回家的干扰是一种解脱。但是回到美国，我感到突然的转变 - 更加愤怒，更加压力。我意识到在这里生活有多少需要不断调整，总是“继续”。当我恢复论文作品时，感觉更像是一件琐事，而不是一种激情。我写了大约30页的研究，但这只是反流 - 用事实来填补这些页面，而不是大胆地将我自己的想法放在这条线上。
理性与直觉：人工智能决策工具在管理实践中的融合
认知技术被称为新型人工智能，根据 Davenport 和 Ronanki (2018) 的说法，它将彻底改变商业世界。根据 Davenport 和 Ronanki 的研究，35% 的受访经理认为人工智能将使他们能够做出更好的决策。“有必要对工作流程进行系统性重新设计，以确保人类和机器能够增强彼此的优势并弥补弱点”（Davenport & Ronanki，2018，第 9 页）。然而，作者并未说明这一切将如何实现，以及管理者如何将这些工具融入到他们的工作中。事实上，许多研究人员和管理人员都承认技术为组织决策过程的质量带来了好处，以及信息和通信技术 (ICT) 提供的支持，这尤其要归功于近年来人工智能的进步。有些人甚至希望很快看到人工智能为管理者自己做决策（Davenport & Ronanki，2018；Duan 等人，2019）。鉴于 Ackoff 提出的一些要素，人们可能会认为，管理者的决策将得到越来越多的支持，甚至有一天，管理者可能会被人工智能“取代”在组织中执行决策任务。相反，其他作者建议，我们应该寻求利用基于人工智能的 BI 工具来表达管理者的独特能力，例如他们的直觉。对他们来说，这将允许将人类思维、认知偏见和启发式方法带回来（Gigerenzer & Gaissmaier，2011），可能在决策算法本身中，或者至少通过互补的决策过程（Gilboa 等人，2018 年）。
用于知识创造和B2B营销理性决策的集成人工智能框架，以提高公司绩效
Surajit Bag、Shivam Gupta、Ajay Kumar、Uthayasankar Sivarajah。用于知识创造和 B2B 营销理性决策的集成人工智能框架，可提高公司绩效。工业营销管理，2021 年，92，178-189 页。�10.1016/j.indmarman.2020.12.001�。�hal-03188195�
L&I 安全与健康核心规则 WAC 296-800 规则制定草案 2025 年 1 月
((•)) (d) 易燃固体是指除 29 CFR 1910.109(a) 中定义的爆破剂或爆炸物之外的固体，该固体可能通过摩擦、吸湿、自发化学变化或制造或加工过程中的残留热量而引起火灾，或易于点燃。易燃固体还意味着当该物质被点燃时，它会剧烈燃烧并持续燃烧，从而造成严重危害。如果化学物质在按照 16 CFR 1500.44 中描述的方法进行测试时，其点燃并以自持火焰以大于每秒十分之一英寸的速度沿其主轴燃烧，则必须将其视为易燃固体。
![arxiv：2401.08687v2 [CS.CV] 2024年8月13日](/simg/2/21a00eb50769f592898182bdc195e5cf792ce43d.webp)
arxiv：2401.08687v2 [CS.CV] 2024年8月13日
摘要行为决策子系统是自动驾驶系统的关键组成部分，它反映了车辆和驾驶员的决策能力，并且是车辆高级智能的重要象征。但是，现有的基于规则的决策计划受设计师的先验知识的限制，并且很难应对复杂而可变的交通情况。在这项工作中，采用了先进的深度强化学习模型，该模型可以自主学习和优化复杂且可更改的交通环境中的驾驶策略，通过将驾驶决策过程建模为强化学习问题。具体来说，我们使用了深Q-NETWORK（DQN）和近端策略优化（PPO）进行比较实验。DQN通过近似国家行动值函数来指导代理商选择最佳动作，而PPO通过优化策略功能来提高决策质量。我们还介绍了奖励功能的设计改进，以促进在现实世界驾驶情况下模型的鲁棒性和适应性。实验结果表明，在各种驾驶任务中，基于深入强化学习的决策策略比传统的基于规则的方法具有更好的性能。
运输飞机问题清单，第4季度2023
I.执行总结更改的产品规则（CPR）航空规则制定委员会（ARC）于2024年4月15日被联邦航空管理局（FAA）租用。《 ARC宪章》中指定的目标是考虑《飞机认证，安全和问责制法》第117条的要求（Pub。L. 116-260，134 Stat。2309，以下称为ACSAA），CPR国际机构工作组（IAWG）的建议，以及DiCKET FAA-2023-03053中的材料和公众意见以及这种决定的基础。1
一种新型在线废钢质量预测系统，可改善电弧炉炼钢过程中的原料优化
废钢质量预测和原材料优化在电弧炉炼钢中的重要性 废钢是电弧炉 (EAF) 工艺中最重要的输入材料，而经过精心分拣的干净废钢的供应却越来越有限。目前，全球55%的可用废钢（约8.8亿吨）是报废废钢，其成分高度不确定。预计到2050年，这一比例将上升到65%。1 在欧洲，超过60%的可用废钢中已经含有超过0.3%的不需要的元素，这些元素无法通过电弧炉工艺中的氧化作用去除。2 此类不需要的元素只能通过直接还原铁 (DRI)/热压铁块 (HBI) 或高质量且昂贵的废钢等原生铁源来稀释。因此，至关重要的是尽可能多地物理分离不需要的废钢部分，或者在现场准确了解每种废钢的确切属性。这些特性包括实际化学成分、金属产率和要装入熔炉的废钢混合物中每种废钢类型的特定能耗。只有准确了解这些废钢特性，才能制定出有理有据的、