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abimed：迈向一种用于药物审查和多药管理的创新临床决策支持系统
摘要。老年人中的多药是临床（不良药物事件的增加）和经济问题的公共卫生问题。一种解决方案是药物审查，这是药剂师对患者药物的优化治疗的结构化评估。但是，此任务乏味，认知复杂且容易出错，并且仅提出了少数临床决策支持系统来支持它。现有系统是实施准则的基于规则的系统，或者是呈现药物知识的文献系统。在本文中，我们介绍了Abimed的研究项目，通过文献评论和头脑风暴，我们确定了五项用于药物审查的决策支持系统的候选创新：从GP到药剂师的患者数据转移，使用语义技术，基于规则的方法和基于规则的方法和纪录片的方法，机器学习协会，使用机器学习以及使用药剂师和GP的两条讨论。
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。
AI：智能技术可以提高政府效率吗？ 世界税务顾问 - 2025年2月14日 通往常绿价值的清晰途径 2024全球人力资本趋势 TMT季度更新 2024年夏季财富/德勤首席执行官调查 技术信任道德领导，治理和劳动力对道德AI的决策：C-Suite观点 重新想象医疗保健交付：伙伴关系推动新护理模型 Google数据中心和泰国的云影响 ach vs即时付款 泰国 结束云战略，技术和创新差距 从MedTech制造和质量运营中拿出费用 您的数据现代化途径 那么，您仍然想在2024年成为银行吗？ 德勤技术快速50中欧2024 2024先进治疗行业报告 2024媒体和娱乐前景：用户生成的内容 b'' 全球商业服务中的扩展现实 2030年的世界：
使用AI（从Genai到代理AI）自动化任务并创造效率。尽管大多数政府系统都旨在自动化核心业务流程，但传统技术和复杂的代理任务仍需要大量的手动努力。更广泛地使用基于AI的系统可以通过假设繁重的，重复的，低级的任务来帮助优化资源，以便政府员工可以专注于解释数据，批判性思维和服务提供。将AI部署用于适当的任务也可以节省无数小时。Deloitte研究估计，智能技术从起草新技术的起草报告到路由文档到适当的专家进行审查的任务节省了75％至95％。4
噪声环境对量子照明雷达二元决策策略影响的评估
自 20 世纪末以来，雷达技术已得到广泛应用，尤其是在海事和航空领域 [1-3]。雷达技术中最重要的课题之一是在背景噪声中探测隐形目标。另一方面，当前量子技术的发展为远程探测提供了新的可能性，从而产生了量子雷达的概念。本文提出了一种基于光子对之间量子纠缠的量子雷达“玩具模型”。这种简单的模型并不追求逼真，而是具有关于量子雷达潜力的教育价值。当前用于传输信息的量子技术的发展引入了“量子雷达”的概念，尽管直到 2008 年 Lloyd 的文章发表之前，这个想法一直没有引起人们的兴趣 [4]。在这篇文章中，Seth Lloyd 表明，与光子对的量子纠缠可以显著提高光频范围内的远程探测灵敏度。这种利用纠缠进行远程检测的方式称为“量子照明”（QI）。自本文发表以来，人们对量子雷达领域的兴趣日益浓厚。该主题已经开展了新的理论和实验研究 [5-12]。围绕量子雷达的研究已经从关注单个光子转向小束光子 [4,11]。同样，研究也从光学频率范围 [4] 转向微波频率范围 [11-13]，这更适合雷达应用，但也更具挑战性。在此背景下，目前正在开发新技术，以使微波领域的量子照明成为可能。例如，我们可以引用约瑟夫森结，它能够在低温下直接产生微波纠缠光子。还有光学光子和微波光子之间的耦合 [11]。然后，氮空位中心（称为 NV 中心）也允许产生微波纠缠光子。尽管这种量子雷达的可行性面临巨大困难，但该研究领域仍然非常活跃。量子雷达与传统雷达的用途相同，但其功能依赖于量子力学原理。
整个生命周期的道德学习和决策
抽象的道德学习和决策从婴儿期到老年至关重要。新兴的证据表明，在道德情况下我们的学习和决定存在重要差异，并且可以通过共同存在的基于模型的价值观和心理理论的方式来支持这些差异。在这里，我们回顾了关于道德选择和道德学习的决定神经科学文献，考虑了四个关键概念。这些概念是学习和体验道德情绪，学习并决定他人的道德特征，道德学习和决定他人以及道德影响和传染。我们使用基于价值的决策框架专注于最近的行为和神经影像学发现，以表明如何使用决策模型来确定这些概念的计算机制，揭示其神经相关性，并最终在整个寿命中提供了道德的机械学说。关键字：道德，决策，寿命，计算，学习，大脑
可以更好地了解消费者和贸易行为者的决策过程及其对公司商业活动的影响
陪审团成员的商业活动：报告员：伯尔图克斯大学教授，勃艮第大学，雷恩斯·雷恩斯大学教授Karine Picot-Coupey大学教授，Claire Roederer大学教授，EM Strasbourg，EM Strasbourg，Strasbourg University士兰迪Oniris Nantes Mathieu Kacha大学教授，洛林大学BéatriceSiadrice siadou-Martin大学教授，蒙特佩利尔大学客人：克里斯蒂安·迪亚诺克斯先生洛林大学教授，洛林大学（协调）
用于早期发现和进展神经系统疾病的纵向医疗分析：临床决策支持系统
摘要 包括阿尔茨海默病 (AD) 在内的神经系统疾病正在成为全球日益严峻的健康挑战。本研究提出了一种两阶段决策支持系统 (DSS)，该系统使用机器学习和神经成像技术进行早期 AD 检测和监测。第一阶段使用深度学习来预测 AD 可能性。第二阶段利用 3D 卷积神经网络来识别 AD 进展中的关键大脑区域。值得注意的是，DSS 使用遮挡图可解释性方法为机器学习的“黑匣子”问题提供了解决方案，从而提高了决策透明度。其设计可适应使用成像数据的其他疾病，凸显了其广泛的医疗保健潜力。通过提供一种创新且可解释的改进疾病管理工具，本研究有助于促进更好的患者护理和治疗结果。关键词：神经系统疾病、阿尔茨海默病、决策支持系统、疾病管理、机器学习、卷积神经网络。
决策认知科学的暑期实习...
在很大程度上，您可以摆脱这样的体验。但是，如果您在我们熟练的导师的仔细指导下成功地从头到尾浏览了一个项目，那么这些经验是在行为或认知科学领域的研究生院的宝贵准备。我们的实验室经常在出版物上包括本科生的合着者，虽然我们不能保证您的实习经验会导致出版物（毕竟，科学很困难，实验并不总是按照我们的计划来实现）。当项目导致出版物时，我们提供合作。实习也是将您的网络扩展到自己的大学之外的机会，这在简历上看起来令人印象深刻，并有可能导致外部来源的额外参考书。
强化学习驱动的数字孪生支持供应链决策
随着供应链环境的波动性、不确定性、复杂性和模糊性，供应链规划决策的复杂性也日益增加。因此，设计适当的决策支持系统的复杂性也在增加。出现了支持决策的新方法，数字孪生就是其中之一。与此同时，人工智能领域正在发展，包括强化学习等方法。本文探讨了创建具有强化学习功能的数字孪生的潜力。它首先提出了一个将数字孪生和强化学习统一为单一方法的框架。然后，它说明了如何在药品供应链用例中将此框架付诸实践，以做出供应和交付决策。最后，将实验结果与传统方法给出的结果进行了比较，显示了所提框架的适用性。
250211计划决策.pdf
c WTC/132/24批准了WW体育区的条件陆地SW在平板级别以上的任何开发之前，Witney Town Council在任何开发项目之前都没有对现场进行美化的计划，包括有关此申请的评论。种植其他树木，应由地方规划机构提交并书面批准。该计划应在批准的开发开始后的12个月内被完全实施，或者在当地规划管理局以书面形式同意的情况下，并根据批准计划进行书面认同。如果在开发完成后的5年内垂死或严重损坏或摧毁了任何树木或灌木，则应种植新的树或等效数量和物种的灌木，作为替代品，然后适当地维护。