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复杂产品市场中的熟练专家和人工智能
在许多高风险市场中，熟练的专家在促进消费者选择复杂产品方面发挥着关键作用。新的人工智能 (AI) 技术越来越多地被用于增强专家决策。我们研究技术和专业知识在健康保险市场中的作用，众所周知，消费者的选择并不理想。我们的分析利用了私人医疗保险交易所大规模实施的基于人工智能的决策支持工具，消费者会随着时间的推移随机分配给熟练的代理人。我们发现，在基于人工智能的技术出现之前，这个市场的熟练专家表现出与之前个人选择研究中发现的相同类型的不一致行为，平均花费消费者 1260 美元。增加基于人工智能的决策支持可将结果平均提高 278 美元，并大大降低经纪人绩效的异质性。专家有效地综合私人信息，在非常适合人工智能的维度（例如预期患者总成本）中纳入基于人工智能的建议，但在更适合人类的维度（例如医生网络的具体情况）中否决基于人工智能的建议。因此，对于提供基于人工智能建议的代理而言，转换计划（事后衡量计划满意度的指标）明显较低。虽然人工智能平均而言是对技能的补充，但我们发现，在整个技能分布中，人工智能是一种替代品；低质量代理使用人工智能提供的建议比顶级代理不使用人工智能提供的建议更好。整体生产力提高，引入决策支持后，注册通话时间减少了 21%。
ocr-人工智能指导.pdf
• 要求所涵盖的健康计划和活动采取合理措施识别和减轻在患者护理中使用人工智能和其他新兴技术时发生歧视的风险，这些技术以种族、肤色、国籍、性别、年龄或残疾情况作为输入变量。 1. 在患者护理中使用人工智能和其他新兴技术时不得歧视 第 1557 条最终规则适用于在患者护理中使用人工智能和其他新兴技术，最终规则将其归类为“患者护理决策支持工具”。 3 具体而言，最终规则规定：“涵盖的实体不得在其健康计划或活动中通过使用患者护理决策支持工具基于种族、肤色、国籍、性别、年龄或残疾情况进行歧视。” 4 这项规定将长期存在的民权原则应用于医疗保健领域这些工具的使用，以明确表示这些保护不会因技术变化而停止。
人工智能用于能源存储的挑战和机遇
研发问题：• 预测线路故障、负荷削减和野火发电运行 AI 的作用：• 使用 AI/ML 进行决策支持 为什么重要：• 开发 ML 管道来替代计算成本高昂的应急分析 • 添加存储作为附加变量以增强弹性
在线服装供应商...
Chen，Po Han和Thanh Chuong Nguyen。2019。“用于建筑中供应链管理的BIM-WMS集成决策支持工具。”建筑自动化98（2018年8月）：289–301。https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.11.019。https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.11.019。
纺织价值链的可持续性和循环性
支持制定可靠的全球标准、决策支持数据和工具以及循环设计指南，并通过充分的行业咨询来反映价值链的现实情况，确保最大限度地减少重复并且解决方案可在各个市场使用，例如考虑现有政策和举措的地理差异。
沙龙 VivaTech
未来战斗机、决策支持、翻译工具、机器人、电子竞技等，在 5 月 22 日至 25 日于巴黎凡尔赛门展览中心举办的 VivaTech 贸易展览会期间，可以在武装部队部展台上发现许多人工智能 (AI) 项目。
森林火灾管理的创新概念模型...
国际森林火灾新闻 (IFFN) No.37 (2008 年 1 月 - 12 月)，第 88-102 页 ISSN 1029-0864 (网络) 德国勃兰登堡州森林火灾管理信息和决策支持系统的创新概念模型 摘要 德国自然灾害研究网络森林火灾集群内进行的研究和开发建立在一系列单独发展的概念之上，这些概念整合在一个合作研究项目中。森林火灾集群负责三个主要组成部分。第一个组成部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。第二个组成部分提供了本地适用系统与全球火灾监测中心 (GFMC) 提供的全球火灾信息系统之间的链接。第三部分包括对区域气候变化导致的火灾发生的历史和未来趋势进行建模，由波茨坦气候影响研究所 (PIK) 的相关项目实施，并单独发布。第一部分由许多不同的模块组成。首先，它包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)。首次将火灾行为模型应用于德国东部大陆松树林的具体条件，包括散布的荒地，这些荒地在景观层面上构成了野火的重要载体。这些森林的特征对于欧亚大陆温带半北半球松树林来说非常典型。其次，它包括由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS)。AWFS 的开发满足了快速、经济高效和可靠的火灾探测系统的要求。第三，它包括由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。国家火灾危险评级系统在项目生命周期内得到了巩固。在研究项目期间，全球火灾监测中心 (GFMC) 的工作构成了从国家到国际层面的纽带。研究项目的附加值是各个研究项目的相互支持，并最终合并为一个全面的火灾管理决策支持工具。1.该研究项目获得的有关在活跃野火管理中卫星遥感信息的操作应用的见解将有助于开发急需的操作空间火灾系统。关键词：森林火灾、野火、决策支持、燃料分类、火灾行为、火灾天气、火灾探测、火灾建模、调度、遥感。简介 目前，德国勃兰登堡发生森林火灾的可能性很高，部分原因是降水量低、沙质土壤持水能力低以及普遍易燃的松树林的火灾危险，由于气候变化，这种可能性可能会进一步增加（Thonicke 和 Cramer，2006 年）。德国自然灾害研究网络 (DFNK) 内的“森林火灾”集群分析当前的火灾危险，并提供用于野火响应的高级操作决策支持所需的工具。该集群研究有三个主要组成部分。第一部分包括一个创新的概念模型，用于火灾信息系统和决策支持，用于德国勃兰登堡州松树林野火的预警、监测、信息管理和模拟。该组件包括由火灾生态学研究小组实施的已建立的火灾行为模拟模型 (BEHAVE、FARSITE)、由德国航空航天中心 (DLR) 实施的火灾探测组件 (自动火灾探测系统 - AWFS) 以及由德国气象局 (DWD) 实施的火灾危险评级和预报系统。第二部分提供本地
人工智能和机器学习的最佳实践用于医学成像中的计算机辅助诊断
简介美国医学任务小组的物理学家协会（TG）273被指控制定有关计算机辅助决策支持系统开发和绩效评估的最佳实践建议。TG报告[1]解决了大多数（即使不是全部）计算机辅助诊断（CAD）和人工智能（AI）应用程序（AI）应用程序的常见问题，及其从板凳到诊所的翻译。的目标是引起人们对机器学习（ML）算法的适当数据收集，培训和验证方法等问题的关注，旨在提高发电性和可靠性，从而加速采用CAD-AI系统进行临床决策支持。该报告重点介绍了CAD-AI的几个开发阶段：数据收集，参考标准，模型开发，绩效评估以及转化为诊所。CAD是使用计算机分析的信息来协助医疗决策。传统的ML CAD被引入了二十多年前的放射学临床实践中。近年来，ML和深度学习技术的快速进步引起了CAD工具的开发，使AI不合适，并大大增加了
决议鉴于 Seleshi Bekele Awulachew 博士......
鉴于 2004 年他被任命为国际水资源管理研究所 (IWMI) 尼罗河流域和东非分区域办事处的区域代表兼负责人，他能够支持和参与地表水和地下水项目；灌溉、农作物和牲畜；能源、技术、政策和机构；决策支持等；
