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World File Search System决策模型
确定使用新型模糊决策模型
应对可再生能源转变的决定因素进行必要的改进。但是，由于所有改进都会增加成本提高，因此有必要优先考虑更重要的问题。因此，需要进行新的分析，其中将确定这些标准中最重要的分析。这项研究的目的是确定可再生能源过渡的最重要项目。在这种情况下，根据文献综述结果选择了五个标准。球形模糊（基于TOPSIS的DEMATEL）上符号方法可以考虑计算这些指标的权重。在研究的第二部分中，替代方案按球形模糊排名技术排名，几何平均值与最佳解决方案（Ratgos）的几何平均值。在这种情况下，将金砖国家（巴西，俄罗斯，印度，中国，南非）选为替代方案。主要贡献是在考虑比例概念中的几何平均值时创建了一种新方法（Ratgos）。在另一边，还提出了一种新的方法（顶级）来克服Dematel中的批评。得出的结论是，技术发展对于可再生能源转变的成功起着最重要的作用。同样，在这种情况下，找到有效的财务来源也非常重要。排名结果还表明，中国和俄罗斯是关于可再生能源转型的最成功国家。技术发展对于能源储能过程的效率也是必需的。但是，还可以确定的是，南非和印度在与其他金砖国家的可再生能源过渡方面的成功率较低。可以理解，技术发展在提高可再生能源过渡过程的效率方面起着至关重要的作用。由于使用了最新技术，因此可以更有效地使用能源。气候条件下的变化会导致能源生产过程中的不规则性。由于有效的能源存储过程，可以解决此问题。
共同决策模型和成人戒烟率的关联：一项前瞻性队列研究
引言吸烟是一个严重的公共卫生问题。由于人口增长1，预计2025年有12.7亿人会吸烟1。与烟草有关的疾病，包括恶性肿瘤，心血管疾病和呼吸道疾病，每年1-6死亡超过800万。常见的停止方法是药物治疗，行为支持和动机支持7的结合7。通过提高药物依从性率，可以使6个月的戒烟率翻了一番8。行为咨询和药物治疗提高了一般成年人口的停止率，与最少的干预或通常的护理9相比，停止的停止率增加了82％。尼古丁替代疗法和非尼古丁药物疗法导致大约20％的戒烟率，并可能产生上升效应
研究文章回顾影响不确定性条件下随机商业决策模型选择的关键因素
不确定情况下的决策是一项普遍存在的挑战，影响着不同领域的个人、组织和社会。虽然现有研究已经广泛探索了随机模型的技术复杂性，但它经常低估影响模型选择和实际应用的关键影响因素，例如组织动态、情境约束和个人技能限制。本研究回顾了现有文献，以揭示个人倾向、情境因素和情境条件如何共同推动不确定决策场景中的随机模型选择。该研究通过谷歌学术搜索引擎采用现有决策科学文献的叙述内容审查方法；选择与商业中随机决策模型的使用相关的同行评审学术期刊、会议论文集和意见论文。研究结果表明，虽然所有因素都会影响随机模型选择，但情境条件（尤其是组织文化和资源可用性）是最重要的。主要结论是，资源充足的支持性环境可增强 SBDM 的采用和适应性，而资源限制或抵制性文化往往会阻碍有效的 SBDM 利用。该研究为决策科学家、管理者和政策制定者提供了宝贵的见解，以培育开放和支持的组织文化，确保在相关软件、工具和员工培训上投入足够的资源，并解决背景限制。
www.comdem.org eISSN：3008-1416 使用量子球面模糊决策模型对医院储能系统进行优化管理
本研究旨在确定优先策略，以提高医院储能投资的有效性。医院的高能耗增加了储能投资的重要性。为此，确定了影响医院储能投资的 5 个基于文献的标准。这些标准由量子球面模糊 DEMATEL 方法加权。另一方面，确定了 4 种不同的可再生能源替代品。用量子球面模糊 TOPSIS 方法对这些替代品的性能进行排名。确定存储容量是提高医院储能系统有效性的最关键因素。同样，技术基础设施是这一过程发展的另一个关键问题。然而，也可以看出安全问题、法律效力和财务状况的权重较低。此外，排名结果表明，风能是最适合医院储能性能的可再生能源类型。地热能也可以考虑用于这种情况。另一方面，太阳能和水力能源类型在此框架中表现较低。
通过决策模型桥接新手 - 专家差距 -
最近的研究表明，从人类反馈（RLHF）中学习的教学调整（IT）和加强学习会显着提高大语言模型（LMS）的能力。尽管这些调整方法可以帮助将模范与人类目标保持一致并产生高质量的文本，但对它们的潜在不利影响知之甚少。在这项工作中，我们对IT和RLHF的影响进行了对LMS的做法和推理的影响，重点是三种认知偏见（诱饵效应，确定性效应和信仰偏见），这些偏见都众所周知，这些偏见都会影响人类的决策 - 做出和推理。我们的发现突出了这些偏见在GPT-3，Mistral和T5家族中的各种偏见中的存在。值得注意的是，我们发现在经过指导调节的模型中，Bi-ASE的存在更强，例如Flan-T5，Mistral-Instruct，GPT3.5和GPT4。我们的工作构成了理解教学调整LMS认知偏见的一步，这对于开发更可靠和不可用的语言模型至关重要。1
一种决策模型，用于优先考虑缓解气候变化中的低碳政策
摘要：气候变化（CC）代表了最重要的环境挑战，需要部署可持续的低碳策略，尤其是在非洲等发展中。这项研究引入了一个新的决策框架，旨在增强政策的优先级，以应对CC的不利影响。拟议的两阶段模型采用了在球形模糊条件下（SF）条件下的渐进权重评估比分析（SWARA）和加权汇总的总和产品评估（WASPA）的整合，以解决可持续政策的战略测序。最初，SF-SWARA用于确定不同标准的相对意义。随后，SF-WASPAS方法对这些政策进行了排名，从而促进了明智的决策。所确定的主要障碍包括有限的机构能力，不足的财务资源和技术限制，提出了战略替代方案。此外，严格的灵敏度和比较分析肯定了该模型的适用性。通过系统地划定和优先确定必要的政策，本研究在非洲背景下对气候缓解（CM）的学术论述做出了重大贡献。
ddm-lag：具有拉格朗日安全增强的自动驾驶汽车的基于扩散的决策模型
摘要 - 制作制作是自动驾驶汽车（AV）领域中的关键组成部分，在浏览自动驾驶的复杂性方面发挥了至关重要的作用。在数据驱动方法的不断发展的景观中，在复杂场景中提高决策绩效已成为一个著名的研究重点。尽管有相当大的进步，但目前的基于学习的决策方法仍具有改进的潜力，尤其是在政策表达和安全保证方面。为了应对这些挑战，我们介绍了DDM-LAG，这是一种扩散的决策模型，并以基于拉格朗日的安全性增强功能增强。这项工作认为自动驾驶中固有的顺序决策挑战是生成建模的问题，采用扩散模型作为吸收决策模式的媒介。我们为扩散模型介绍了混合政策更新策略，将行为克隆和Q学习的原理融合在一起，并制定了Actor-Citry-Clicer体系结构以促进更新。为了通过安全层增强模型的勘探过程，我们采用了基于拉格朗日放松的复杂政策优化技术，并采用了其他安全限制，以全面地完善政策学习努力。对我们提出的决策方法的经验评估是在一系列驾驶任务中进行的，这些任务的复杂性和环境环境不同。使用已建立的基线方法的比较分析阐明了我们的模型的出色性能，尤其是在安全性和整体功效的方面。
![定量风险 - 决策模型和高级估计技术的使用[机器学习]](/simg/a/a5f4bcbda4eca001f0ae8920b074828b0af272f5.webp)
定量风险 - 决策模型和高级估计技术的使用[机器学习]
对银行风险管理的建模技术一直是重要的要素，在过去的二十年中，重点更加重视。银行机构在其资本计算，提供，预测和压力测试，定价和决策中使用了良好的风险量化方法。数据处理和计算能力的显着改善导致行业趋势不断提高，以在风险识别和量化中使用更先进的技术。在决策模型（非监管）模型领域的趋势最强。但是，EBA（欧洲银行管理局）和PRA（审慎监管机构）的最新出版物正在开发高级方法用例。对人工智能（AI）和机器学习（ML）方法的越来越重视强调了银行风险管理以了解高级建模技术的功能。
决策模型和符号 - Sparx Systems
该标准有助于消除业务人员和技术人员之间由来已久的沟通障碍，并允许企业在战略或战术层面定义和管理影响组织及其客户和供应商结果的决策。它是一种适用于所有季节和学科的工具，从定义问题和他们希望系统运行的答案集的战略家开始，到只需按下按钮即可实施决策的 Web 服务设计人员。价值主张是，可以使用图表和简单的规则表对决策进行建模，并使用简单的表达式，例如“客户的每月可支配收入是否 > 2000 美元”。一旦定义了规则，企业就可以使用自己的数据对其进行测试，而无需技术社区的任何参与。如果业务人员可以创建一个简单的电子表格，他们会发现 DMN 非常易于使用，并且能够创建和验证自己的决策模型。平台内置的通信功能有助于与其他业务和技术利益相关者进行即时讨论。