XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System决策制定
针对AI支持的消费级可穿戴技术的分类系统，目的是将有关锻炼程序个性化的决策制定
由于细胞和器官水平的急性和慢性反应的间变异性和个体内变异性（1，2），个体从运动程序中获得了不同的健康和绩效受益（3-6）。如果应通过锻炼程序实现最佳健康和绩效好处，则可以将个性化视为一个重要方面。可以根据经验丰富经验丰富的个人执行的昂贵的一次性基于实验室的测量来获得的关于运动程序各个方面（例如，运动强度区域）的决定。但是，有限数量的拥有金融和时间资源的人可以使用此类测量。为了允许更多的人获得个性化的锻炼程序，需要科学的值得信赖，具有成本效益，可访问的技术，即使是非专业人士也可以利用哪些监控，存储，分析，分析和反馈数据的个人来为决策提供信息。由于技术进步，硬件组件（例如电池，芯片组和传感器技术）的小型化允许创建可穿戴技术的成本效益，这些技术可以监视（当前具有不同的可靠性和有效性）的参数数量。可穿戴技术是自年以来美国运动医学同事所揭示的最大趋势之一（7 - 10）。软件开发允许创建高级和人工智能（AI）算法，这些算法影响了我们社会的许多方面（11，12），包括对锻炼程序个性化的决策（13）。可以说，AI可以启用更多设备（例如，例如消费级可穿戴技术）的数据处理和决策能力。希望是，消费级可穿戴技术的组合可靠，有效地监控和存储单个数据（例如，心率，血压，睡眠相关
人工智能在供应链规划和决策制定优化的影响Bui Quoc Khoa 1*，Hoang-Tien nguyen 2，dinh ba
抽象人工智能（AI）正在改变供应链规划和决策，使组织能够应对现代供应链的复杂性。本文探讨了AI在供应链管理中的各种应用，包括需求预测，库存优化，运输和物流优化，供应商选择和风险管理以及预测性维护和资产管理。AI驱动的需求预测模型分析了历史数据和市场趋势，以准确预测未来需求，而AI驱动的库存优化考虑了诸如交货时间和需求差异之类的因素，以确定最佳库存水平。AI还可以优化运输路线，模式和时间表，并协助供应商选择和风险评估。使用AI进行预测维护有助于降低设备的停机时间和维护成本。但是，组织必须考虑在供应链管理中采用AI时，诸如数据质量，算法偏见，AI模型的解释性以及道德考虑之类的挑战。随着AI技术的发展并与其他新兴技术集成，AI在供应链管理中的未来看起来很有希望，为组织提供了实现更高效率，敏捷性和竞争力的潜力。本研究提供了旨在披露人工智能（AI）如何应用于教育部门的研究的内容分析，并探讨了教育中潜在的研究趋势和挑战。doi：https：//doi.org/10.54660/.ijmrge.2024.5.6.837-856关键字：AI，供应链，优化，优化，预测，预测性维护从2010年至2020年中选择了100篇论文，包括63篇经验论文（74项研究）和37篇分析论文。内容分析表明，研究问题可以分为开发层（分类，匹配，建议和深度学习），应用层（反馈，推理和自适应学习）和集成层（情感计算，角色扮演，沉浸式学习和游戏化）。此外，建议进行四个研究趋势，包括物联网，群体智能，深度学习和神经科学，以及对教育中AI的评估，以进行进一步研究。但是，我们还提出了教育中的挑战可能是AI在不当使用的技术，教师和学生的角色以及社会和道德问题方面引起的。结果为教育领域的AI概述提供了见解，这有助于加强教育中AI的理论基础，并为教育工作者和AI工程师提供了有前途的渠道，以进行进一步的协作研究。
行动中的道德：培训强化学习推动者在基于文本的冒险游戏中为道德决策制定
强化学习（RL）已提出了其在解决目标的顺序任务方面的潜力。然而，凭借RL代理的不断增长的能力，确保道德负责的代理行为成为紧迫的关注。以前的方法通过在运行时为每个动作分配道德分数，包括道德考虑。但是，这些方法在评估不道德行动时并不能说明开采状态的潜在道德价值。这限制了在道德行为的不同方面和行动效用之间找到权衡的能力。在本文中，我们的目标是通过在培训期间不符合的RL目标添加限制来考虑道德得分，从而动态地适应了策略功能。通过结合拉格朗日优化和元梯度学习，我们开发了一种RL方法，该方法能够在决策过程中找到不道德行为与绩效之间的权衡。
风险/回报决策制定和由轻度创伤性脑损伤引起的额叶儿茶酚胺调节
电子邮件：loweth@rowan.edu ramesh raghupathi; 2900 W.皇后巷，费城，宾夕法尼亚州19129年；电话：215-991-8405;电子邮件：rr79@drexel.edu stan B. Floresco; 2136 West Mall，卑诗省温哥华，V6T 1Z4，加拿大；电话604-827-5313;电子邮件：floresco@psych.ubc.ca Barry D. Waterhouse; 42 East Laurel Road，Suite 2200，Stratford，NJ 08084；电话：856-566-6407;电子邮件：waterhouse@rowan.edu Rachel L. Navarra； 42 East Laurel Road，Suite 2200，Stratford，NJ 08084；电话：856-566-6819;电子邮件：navarra@rowan.edu
利用 CLAIRE AI Engine 实现数据治理自动化，加速数据驱动的决策制定
Informatica (NYSE: INFA) 通过帮助企业实现其最关键资产的变革力量，将数据和人工智能带入生活。如果正确解锁，数据将成为一种活生生的、值得信赖的资源，并在整个组织中普及，将混乱变为清晰。通过 Informatica Intelligent Data Management Cloud™，公司正在为其数据注入活力，以推动更大的想法、创建改进的流程并降低成本。它由我们的人工智能引擎 CLAIRE ® 提供支持，是唯一一款专用于管理任何类型、模式、复杂性或任何位置的工作负载的数据的云 - 所有这些都在单一平台上完成。
Microsoft Word - 为环境经济决策制定统计数据的国家战略 _final
但现在，美国首个“制定环境经济决策统计数据的国家战略”（国家战略）承认并解决了这个问题。它创建了一个美国系统来核算自然资产——从驱动我们科技经济和推动电动汽车革命的矿物，到支持我们渔业的海洋和河流，再到净化我们空气的森林——并量化这些自然资本提供的巨大价值。这项国家战略将帮助我们了解并持续跟踪土地、水、空气和其他自然资产的状况和经济价值的变化。它还将帮助联邦政府履行对美国人民的责任，更全面地了解我们的经济。它将提供数据来指导联邦政府和经济完成我们实现可持续增长和发展、稳定气候和健康地球所需的转型。
人们参与2015 - 2020年决策制定
儿童和青少年参与爱尔兰的发展植根于第一个国家儿童战略：我们的孩子 - 他们的生活（卫生与儿童部，2000年），该战略在国家政府政策中构成了这些权利。儿童和年轻人通过31个地方当局中的每一个中的每一个中的ComhairlenaNóg结构都确立了爱尔兰决策的参与。ComhairleNaNóg在我的部门和地方当局的支持下，已经越来越强大。2019年，ComhairleNaNóg国家高管提出了一张青年旅行卡，该卡将为所有年龄在23岁时的年轻人提供50％的公共交通系统折扣。 在我的部门和运输部的支持下，该提案在2021年10月的预算中被接受并宣布。 纳诺格（NaNóg）国家高管改善所有年轻人的生活的持续努力，坚韧和激情是我本人和我的整个部门的极大骄傲。2019年，ComhairleNaNóg国家高管提出了一张青年旅行卡，该卡将为所有年龄在23岁时的年轻人提供50％的公共交通系统折扣。在我的部门和运输部的支持下，该提案在2021年10月的预算中被接受并宣布。纳诺格（NaNóg）国家高管改善所有年轻人的生活的持续努力，坚韧和激情是我本人和我的整个部门的极大骄傲。
征求提案 AI 驱动的决策制定使用真实的
2019 冠状病毒病 (COVID-19) 是由严重急性呼吸综合征冠状病毒 2 (SARS-CoV-2) 引起的传染病。该疾病于 2019 年 12 月在中国湖北省省会武汉首次发现，此后已在全球蔓延，导致持续的 2019-20 冠状病毒大流行。第一例确诊病例可追溯到 2019 年 11 月湖北省，当时该病例是一种未知的冠状病毒。常见症状包括发烧、咳嗽和呼吸急促。其他症状可能包括疲劳、肌肉疼痛、腹泻、喉咙痛、嗅觉丧失和腹痛。从接触到出现症状的时间通常约为五天，但也可能为两天到十四天。虽然大多数病例的症状较轻，但有些会发展为病毒性肺炎和多器官衰竭。截至 2020 年 5 月 15 日，185 个国家和地区已报告超过 444 万例病例，导致超过 302,000 人死亡。已有159万余人康复。
改善数字时代的决策制定 - Theseus
1 大学试图安抚那些希望避免辩论和挑战性、争议性或引起不适的想法的学生（例如，Lukianoff 和 Haidt，2015 年；Anthony，2016 年），而且随着学费上涨，学生认为他们的教育“价值不高”（Neves 和 Hillman，2017 年）。
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