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World File Search System决策规则
关于最佳动态治疗方案的教程
动态治疗方案是一系列根据个人随着时间的流逝而不断发展的状态量身定制的治疗决策规则。在精确医学中，已经非常重点放在寻找最佳的动态治疗方案上，如果人口中的每个人都跟随，平均将产生最佳结果。从方法论和应用的角度进行了广泛的研究。本教程的目的是为那些对最佳动态治疗方案感兴趣的读者，具有系统的，详细但易于访问的介绍，包括在因果推理的框架内对该主题的正式定义和表述，确定假设，将兴趣的因果量链接到现有数据和估算方法的现有统计模型和实际方法以及数据和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的现有方法和数据以及这些方法和数据的实际方法以及这些方法以及这些方法和数据的实际方法。
目标决策 - 欧内斯特·福尔曼
第 1 章................................................................................................1 简介：当今的管理决策.................................................................1 更好决策的必要性..............................................................................2 权衡................................................................................................5 BOGSAT..............................................................................................5 认知限制............................................................................................6 满意度............................................................................................6 常见的简单策略.............................................................................7 认知决策规则.........................................................................................8 不重要的决策与关键的决策....................................................................10 抵制变革.............................................................................................11 变革的必要条件.............................................................................11 层次分析法.........................................................................................13 第 2 章.............................................................................................15 问题解决和决策.............................................................................15 问题解决.............................................................................................15 决策.............................................................................................18 智能、设计、选择.....................................................................18 决策是一个过程.....................................................................21 分析与综合.....................................................................................22 定量与定量分析定性................................................................22 客观性与主观性......................................................................24 线性与非线性....................................................................25 第 3 章..............................................................................................27 决策概念与方法......................................................................27 替代方案 - 优缺点......................................................................27 数字的误用.........................................................................................31 测量水平.........................................................................................32 名义.............................................................................................32 序数.............................................................................................33 间隔.............................................................................................33 比率.............................................................................................34 权重和分数.............................................................................................................................37 信道容量和短期记忆.................................................38 层次结构的必要性....................................................39
地面传感器技术在杂草检测中的潜在用途
场地特定杂草管理是精准农业 (PA) 的一部分，旨在以最小的经济和环境负担有效控制杂草侵染。这可以借助地面或近距离传感器结合决策规则和精确应用技术来实现。近距离传感器技术是为安装在车辆上而开发的，在过去三十年中已在 PA 应用中出现。这些技术专注于识别植物并借助其光谱和形态特征测量其生理状态。相机、光谱仪、荧光计和距离传感器是 PA 应用中最突出的传感器。本文的目的是描述可用于杂草检测和杂草侵染水平测量的地面传感器。概述了当前的传感器系统，描述了它们的概念、已取得的成果、已经使用的商业系统和仍然存在的问题。给出了这些传感器的发展前景。c ⃝ 2013 化学工业学会
计算机在管理信息系统中的作用
III. 信息处理的需求和水平。从技术上讲，计算机化的 MIS 无法做出决定，但它可以尽其所能地处理数据和遵循指令。例如，可以正确指示计算机将库存水平与预先设定的重新订购水平和数量的决策规则进行比较，并生成采购申请、采购询价和采购订单等。这可以与采购文件的自动控制进行比较。管理信息系统 (MIS) 在复杂组织中的管理决策中的现代作用已被比作军事指挥官的作用。指挥官经常采用基于对部分情况的直接观察的策略。通过与远程销售站、工厂部门和其他办公室定期通信来跟踪运营的经理使用这种方式。例如，一家旅行社的中央营销组织必须跟踪其遍布印度的所有预订办公室，以便做出与营销相关的决策。
![arXiv:2007.15140v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aa46a5c6541c7743e6afc32b94d28d3f117401cf.png)
arXiv:2007.15140v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 29 日
摘要。随着机器学习越来越多地用于辅助决策，人们要求这些决策是可解释的。可以说，最可解释的机器学习模型使用决策规则。本文重点介绍决策集，这是一种具有无序规则的模型，它用单个规则解释每个预测。为了便于人类理解，这些规则必须简洁。早期关于生成最佳决策集的工作首先最小化规则数量，然后最小化文字数量，但得到的规则通常会非常大。在这里，我们考虑一个更好的衡量标准，即决策集的总大小（以文字为单位）。因此，我们不会被一组需要大量文字的小规则所驱使。我们提供了第一种方法来确定实现最小经验风险的最小规模决策集，然后研究稀疏替代方案，以牺牲准确性换取规模。通过找到最佳解决方案，我们可以构建几乎与最佳启发式方法一样准确的决策集分类器，但更加简洁，因此更具可解释性。
21世纪的经济外交：
摘要：制度重叠不仅是有目的的国家行动的意外副产品，而且是其故意结果。通过两种方式，本文扩展了有关制度重叠的原因和后果的现有研究。首先，我们确定三种不同类型的不满可能会导致各州故意造成机构重叠：对实质性规范和规则的不满，对决策规则的不满以及不满意对给定合作问题的现有治理安排的机构拟合。每种类型的不满触发了创建机构重叠的独特动机：诱发政策变革，增加对集体决策的影响或增强治理有效性。第二，我们证明，尽管诱导政策变革的动机导致界面冲突，但增加对集体决策的影响并提高治理效力的动机会导致机构间协调。三个关于全球能源治理的经验案例研究，全球发展银行业的治理和全球环境治理研究这些分析主张。
使用不确定性和灵活设计的地热成本估算
地热技术经济模型目前正在广泛使用中，并不能在集成分析中共同说明参数不确定性，动态操作策略和动力工厂设计灵活性。对于可用的学术和政府提供的工具，地热发电成本估算通常始于单值输入，尽管对用户指定分布的支持捕获参数值的不确定性变得越来越普遍。确定项目价值的缺失作品允许对不确定性的灵活响应，在这种情况下，早期的建筑选择可以基于条件的设计修改，并且规则模拟了工厂一生中做出的现场管理决策。本文提出了一个不同的模板，用于估计包含设计灵活性的功率项目值。首先，使用确定性参数输入定义静态模型。通过灵敏度分析评估了诸如最初的地下条件，随着时间的推移随时间的变化，随着时间的推移而变化的变化以及更广泛的风险，例如对国家电气化的破坏，通过敏感性分析来评估。最敏感的特征是分配的概率密度函数，每个功能都在重复模型中采样以形成蒙特卡洛解决方案集合。然后通过执行设计灵活性的决策规则增强了此基本模型。本研究将提出的建模方法应用于新墨西哥州现有工厂的假设增强地热系统（例如）。对最终结果的多维分析为决策者提供了对设施设计，施工时间表和战略的最佳选择的见解，从而最好地降低了地热投资的经济成果不佳的风险。建模的概念使用靶向浅储层的模块化动力植物单元，它偏离了当前用于生产电力的水热系统。每个模块包括一个基于当前商业系统类似物的单个喷油器生产对二进制周期生成器。初始成本模型提供了对资本费用，运营和维护成本以及电力销售收入的静态评估，以确定工厂使用寿命的净现值（NPV）。用概率分布补充关键模型参数后，该模型使用多个决策规则来调整工厂设计，因为操作条件会随着时间的推移而变化。这些规则是连续实施的，可以使用摘要指标，直方图和目标曲线进行比较的结果集合。通过优化决策规定阈值标准来增强场景中的见解，从而表征了一种现场管理策略，该策略可最大程度地提高上空潜力而不会增加下行风险。
引用：Gądek-Moszczak, A. (2024)。人工智能革命时代中传统图像处理算法的作用。技术交易，e2024025。https://doi.org/10.37705/TechTrans/e2024025
人工智能 (AI) 革命已成事实。经过多年开发机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 方法，几乎所有科学和生活分支都将采用或已经采用 AI 方法。为了澄清术语，机器学习算法历来是创建处理数据的系统的第一步，使用专家规则、模糊逻辑、启发式算法或决策规则等技术，以推理的形式提供输出，以模拟人类的决策过程。这是一个广阔的领域，机器学习和深度学习方法就是从这个领域发展而来的。机器学习算法使用统计技术，例如线性回归、多项式回归、逻辑回归、决策树、支持向量机 (SVM)、k-最近邻 (KNN) 和人工神经网络。借助这些方法，计算机系统可以从分析的数据中学习，执行分类和预测。深度学习算法在数据处理和分析中使用人工神经网络和大数据数据集。深度学习模型使用先进的多层神经网络模型，例如循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN)。
![arXiv:2106.02498v1 [cs.AI] 2021 年 6 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\9\93f7f6b4cf13f430992a922d1f2df15a49e78633.png)
arXiv:2106.02498v1 [cs.AI] 2021 年 6 月 4 日
由于机器学习在过去几年中取得了巨大进步，多种人工智能 (AI) 技术已越来越多地从受控研究实验室环境转移到我们的日常生活中。最简单的例子是保持我们的电子邮件帐户井然有序的垃圾邮件过滤器、帮助我们拍摄肖像照的人脸检测器、建议我们可能喜欢的电影和服装的在线推荐系统，或引导我们前往度假屋的交互式地图。人工智能显然在许多决策场景中都发挥了支持作用，但当涉及到医疗保健、招聘政策、教育、银行或司法等对个人和社会产生重大影响的敏感领域时，制定如何设计、开发、部署和监控这项技术的指导方针就变得至关重要。事实上，机器学习模型制定的决策规则是由数据驱动的，歧视性偏见可以通过多种方式渗透到数据中。在这些数据上训练的算法会将受保护的属性（例如性别、种族或残疾）与预测任务过度关联，从而带来放大偏见和社会刻板印象的风险。
从一小组空间
结果：在对第一位患者进行分类时，我们仅使用单个微创 sEEG 电极记录的 6 个通道数据就实现了平均 58% 的准确率，而在对第二位患者进行分类时仅使用单个 ECoG 条带记录的 8 个通道数据就实现了 72% 的准确率。我们的紧凑型架构不需要使用预先设计的特征，学习速度很快，并且可以在与用于训练的时间间隔不同的连续数据集上成功运行稳定、可解释且具有生理意义的决策规则。关键神经元群的空间特征与主动和被动语音映射结果相吻合，并表现出神经活动的逆空间频率关系特征。与其他架构相比，我们的紧凑解决方案的性能与最近在神经语音解码文献中介绍的解决方案相当或更好。 20 结论：我们展示了使用少量 21 个电极并基于从少量 22 训练数据中得出的紧凑型无特征工程解码器构建语音假体的可能性。23