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World File Search System决策支持系统
Veclim：气候的预警决策支持系统
1气候和大气研究中心（CARE-C），塞浦路斯研究所，Konstantinou Kavafi Street，Aglantzia，Aglantzia，Nicosia，Nicosia，2121，塞浦路斯2高绩效计算设施（HPCF），塞浦路斯，塞浦路斯，塞浦路斯，塞浦路斯研究所，20 Konstantinou Kavafi Street，Aglantzia，nicepeia，212121212 University Faculty of Science, VERG Laboratories, Beytepe-Ankara, 06800, Turkey 4 Department of Public Health and Infectious Diseases, University of Rome La Sapienza, Piazzale Aldo Moro 5, Lazio-Rome, 00185, Italy 5 Faculty of Agriculture, University of Novi Sad, Laboratory for Medical and Veterinary Entomology, Novi Sad, 21000, Serbia 6 Medical School,塞浦路斯大学，阿格兰兹亚大学，尼科西亚，2029年，塞浦路斯7生命科学系，自然科学系，伦敦帝国学院，南肯辛顿校园，伦敦，英国，英国SW7 2AZ，英国8大气化学系，Max Planck Institute，Max Planck Institute，Maxk Mainz，Mainz，Mainz，D-55128，德国，D-55128，DIV>
人工智能（AI）作为决策支持系统（DSS）
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。
人工智能驱动的临床决策支持系统
随着人工智能（AI）越来越嵌入医疗保健服务中，本章探讨了开发可靠和道德临床决策系统（CDSS）的关键方面。从从传统统计模型到复杂的机器学习方法的基本过渡开始，这项工作研究了严格的验证策略和绩效评估方法，包括模型校准和决策曲线分析的关键作用。本章强调，在医疗保健中创建值得信赖的AI系统不仅需要技术准确性。它需要仔细考虑公平，解释性和隐私。强调通过AI确保公平的医疗保健提供的挑战，讨论识别和减轻临床预测模型中偏见的方法。然后，本章将解释性挖掘为以人为中心的CDS的基石。此重点反映了这样的理解，即医疗保健专业人员不仅必须信任AI建议，而且还必须理解其基本推理。对医学AI系统隐私漏洞的分析，从深度学习模型中的数据泄漏到针对模型解释的复杂攻击。本文探讨了隐私保护策略，例如差异隐私和联合学习，同时承认隐私保护和模型绩效之间的固有权衡。从技术验证到道德考虑，这种进步反映了开发AI系统的多方面挑战，这些系统可以无缝且可靠地整合到日常临床实践中，同时保持患者护理和数据保护的最高标准。
医疗准备决策支持系统 (MRDSS)
(1) 如果此系统具有隐私法 SORN，则此 PIA 和现有隐私法 SORN 中的权限应相同。 (2) 引用此国防部信息系统或电子集合收集、使用、维护和/或传播 PII 的权限。（如果引用了多个权限，请提供所有适用的权限。）(a) 尽可能引用授权系统运行和 PII 收集的法规和/或 EO 的具体规定。 (b) 如果不存在特定法规或 EO，请确定是否可以引用间接法定权限。如果权限要求运行或管理某个程序，而该程序的执行需要收集和维护记录系统，则可以引用间接权限。 (c) 国防部各部门可以使用其一般法定授权（“内部管理”）作为主要权限。应确定在国防部各部门内实施法规的要求、指令或说明。
大数据分析和决策支持系统基于深
摘要。随着大数据时代（BD）的出现，人们面临着大规模数据和复杂问题的挑战。这些数据并为决策者提供准确，及时的决策支持已成为当前研究中的热门问题。以营销决策为例，本文基于深度学习（DL）构建了BD分析和计算机辅助决策支持系统（DSS）。首先，系统通过数据预处理和功能提取提取与原始数据营销相关的功能。然后，DL模型用于学习和预测特征，并获得了营销策略的优化方案。最后，通过模拟实验测试了决策系统的实际应用效果，这证明了该方法的可行性和优势。通过采用DL模型，并比较模糊C聚集（FCM）算法和决策树（DT）算法，本文中的算法是稳定性测试中最稳定的算法，可以提供有效且稳定的决策支持。此外，本文中的算法在实时分析中也具有很大的优势，该算法可以快速处理大量数据并满足实时决策的需求。这些优势使基于DL的智能DSS具有广泛的应用前景，并且可以为实践决策问题提供强有力的支持。
注意个性化临床决策支持系统
摘要 - 健康管理已成为主要问题，因为新型疾病和复杂的症状被引入迅速发展的现代社会。建立一个更好，更智能的医疗基础设施是智慧城市的最终目标之一。据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。 通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。 此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。 为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。 我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。 因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。 此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。 因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。 索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习据我们所知，已经采用了神经网络模型来帮助医疗保健专业人员实现这一目标。通常，培训神经网络需要大量数据，但是临床数据的异质和脆弱的特性为传统的集中式网络带来了挑战。此外，将新输入添加到医疗数据库需要从头开始重新训练现有模型。为了应对这些挑战，我们提出了一个基于深度学习的临床决策支持系统，该系统在联合学习范式下进行了培训和管理。我们专注于一种新的策略，以确保患者隐私的安全性并克服网络攻击的风险，同时实现大规模的临床数据挖掘。因此，我们可以利用丰富的临床数据来训练每个本地神经网络，而无需交换患者的机密数据。此外，我们将提出的方案作为序列到序列模型结构进行了整合。因此，我们的目标是提供一个个性化的临床决策支持系统，具有可发展的特征，可以提供准确的解决方案并帮助医疗保健专业人员进行医学诊断。索引术语 - 临床决策支持系统，医疗保健，人工智能，顺序到序列网络，注意机制，联合学习
用于监测患者的决策支持系统
下一阶段始于家里的患者出院。这里的人仍然是他的病理学。一般条件在很大程度上取决于执行某些食物计算的能力。实际上，初始阶段的患者很少能维持足够的血糖。他们很难从食物摄入量中计算碳水化合物，并且更复杂的是报道胰岛素涵盖摄入的碳水化合物量。为了帮助患者在所有这些计算中定向，将使用自己的实验性Web应用程序，该应用程序呈现出一种菜单系统，可以轻松地重新配置并被患者接受虚拟助手，以预测血糖并计算糖尿病患者的胰岛素的需求[8]。该软件被州立医学与药房大学公共卫生和内分泌学系所接受。
泰国洪水预测的决策支持系统
（1,2,3,4,5,6,7,8）Hydro-泰国曼谷信息学院，泰国电子邮件watin@hii.or.th摘要洪水是泰国的主要灾难之一。尤其是在2011年，泰国遇到了半个世纪后最严重的洪水。洪水在泰国造成了1.43万亿泰铢的经济损失。灾难准备和响应措施高度取决于准确，及时的预测可用性。Hydro-信息学研究所（HII）和DHI丹麦开发了泰国洪水预测的决策支持系统，覆盖了该国大约73％的地区。系统每天运行运行，并提前7天提供洪水预测信息。The flood forecasting system is an integrated real-time multifunctional forecasting system including data import and linkage with web API that can easily be linked any data to the system, data processing and quality control is an automated process to ensure reliable input data for models, flood forecast models (hydrological model, 1D and 2D hydrodynamic models) has been integrated seamlessly with the forecast system and applied data assimilation (DA) using observed从水位或排放站的数据，以提高基于Web的模拟应用程序的准确性，用于模型的交互式可视化，以图形，时间序列，表格，地图和能力的形式比较基于云的解决方案上的任何仿真。决策支持系统为整合数据和模型提供了有希望的机会，以评估洪水影响，支持决策，提高洪水管理的效率并减轻洪水损失。简介洪水管理变得更加可管理和有效。关键字：决策支持系统；洪水预测；洪水管理；泰国1。
供应链风险管理中的决策支持系统和人工智能
过去二十年，发生了多起事件，对全球供应链产生了重大影响，风险管理的必要性也因此成为人们关注的焦点。从 9/11 恐怖袭击和 2008 年经济危机，到 2011 年日本地震和海啸（Pettit 等人，2013 年）和泰国洪水（Chopra 和 Sodhi，2014 年），再到最近的例子，例如 2016 年英国决定退出欧盟（Matthews，2017 年）或 2018 年初肯德基鸡肉供应危机（Green，2018 年），全球供应链受到多种战略、环境、金融或政治原因的干扰。正如 Snyder 等人（2016 年）和 Behzadi 等人（2017 年）所讨论的那样，由于采用精益管理和即时生产和物流的供应链的脆弱性增加，以及垂直整合的减少增加了供应链的复杂性，风险也变得越来越普遍。
用于优化的人工智能增强决策支持系统
摘要 - 土木工程项目中危险废物的规划、监测和减轻对于保护环境和公众健康来说非常复杂且至关重要。最近，人工智能已成为优化危险废物处理的有力工具。本文探讨了人工智能如何应用于土木工程决策支持系统，以提高危险废物管理的效率、安全性和可持续性。土木工程中的危险废物存在问题，需要创新的解决方案。然后，本文讨论了机器学习算法、数据分析和预测模型如何优化垃圾收集、运输、处理和处置。这些人工智能增强技术通过监控和做出实时决策来改善风险评估和环境合规性。本研究考察了基于人工智能的决策支持系统的案例研究和项目，以确定它们的优缺点。它涵盖了人工智能在危险废物管理中的道德和监管影响。人工智能增强决策支持系统可以优化土木工程中的危险废物处理，减少环境影响，提高安全性并提高生产力。这项研究表明，人工智能可能会彻底改变土木工程项目中的危险废物管理，并鼓励可持续的环保解决方案。