XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System支持系统
基于临床的决策支持系统
摘要 在极其复杂和困难的过程和情况下做出正确的决策一直是一项关键任务，也是临床上的一项挑战，并导致了大量的临床、法律和道德惯例、协议和反思，以保证临床决策的公平、参与和最新途径。然而，过程和物理现象的复杂性、时间和经济限制，以及医学和医疗保健领域的进一步努力和成就，不断提高了评估和改进临床决策的必要性。本文探讨了所谓的人工智能驱动的决策支持系统 (AI-DSS) 的兴起是否以及如何挑战临床决策过程。首先，本文分析了 AI-DSS 的兴起将如何影响和改变临床中不同代理之间的交互模式。第二步，我们指出这些不断变化的互动模式也意味着信任条件的变化、透明度方面的认知挑战、代理的基本规范概念及其在具体部署环境中的嵌入，以及最终对（可能的）责任归属的影响。第三，我们得出关于临床 AI-DSS 的“有意义的人为控制”的进一步步骤的初步结论。
人工智能决策支持系统
3.4.3 价值论................................................................................................ 85
帮助人们的技术支持系统...
来自赫尔穆特·施密特大学/汉堡联邦国防军大学制造技术实验室 (LaFT) 的 smartASSIST 1 初级研究小组热烈欢迎您于 2016 年 12 月来到汉堡参加第二届跨学科会议“人们真正想要的技术支持系统” 。作为本次会议的一部分，来自超过 15 个学科的科学家和行业代表将通过专家讲座、海报和演示会议展示他们的研究工作。会议记录以及对话和讨论中总结的这些贡献旨在为未来以需求为导向的技术发展提供建议，这将以人与技术的合作为指导。技术支撑系统的社会接受度是本次会议的出发点
空间决策支持系统
3 SDSS I 的组成部分：地理信息系统 ......................................................65 学习目标 ......................................................................................................65 3.1 简介 ................................................................................................65 3.2 传统 DSS 和 GIS 的组成部分 ........................................................ 66 3.3 SDSS 的组成部分 ............................................................................. 67 3.4 地理信息系统 (GIS) 概述 ............................................................. 68 3.4.1 空间信息和数据使用的历史 ............................................................. 68 3.4.2 GIS 的定义 ............................................................................. 70 3.4.3 坐标系统 ............................................................................. 71 3.4.4 数据模型 ............................................................................. 72 3.4.4.1 矢量数据模型 ............................................................. 74 3.4.4.2 栅格数据模型 ............................................................. 82 3.4.4.3 栅格与矢量 ............................................................. 89 3.4.5 空间数据收集 ............................................................................. 89 3.4.6 数据库管理 ................................................................ 93 3.4.7 数据考虑 ................................................................ 97 3.4.8 空间数据探索、处理和分析 ........................ 97 3.4.9 地图数据探索 ............
MIS 办公自动化 – 决策支持系统
1. 文本处理 2. 数据处理 3. 信息存储 4. 信息检索和更新 5. 消息分发 6. 文件传输和复制 7. 电话会议 办公自动化是一个涉及人员、程序和技术的过程。办公自动化技术包括文字处理器、电信、复印、电子邮件、电子归档、传真传输、微图形和语音技术。办公自动化涉及使用计算机连同其他电子设备来自动化办公室的基本秘书和文书任务。基本办公自动化包括通过局域网相互连接的文字处理器。办公自动化应设计为一个多功能信息系统，为管理人员提供决策支持工具，如：
环境控制和生命支持系统（ECLSS）
NASA-STD-3001 第 2 卷，修订版 C [V2 4015] 有氧能力 [V2 6001] 环境数据趋势分析 [V2 6002] 惰性稀释气体 [V2 6003] 机组人员暴露的 O2 分压范围 [V2 6004] 标称车辆/栖息地二氧化碳水平 [V2 6006] 无限期机组人员暴露的总压力耐受范围 [V2 6007] 压力变化率 [V2 6150] 气压伤预防 [V2 6008] 减压病 (DCS) 风险识别 [V2 6009] 减压病治疗能力 [V2 6011] 着陆后相对湿度 (RH) [V2 6012] 机组人员健康环境限值 [V2 6013] 机组人员表现环境区 [V2 6151] 温度可选性 [V2 6152] 温度可调性 [V2 7041] 环境控制 [V2 6017] 大气控制 [V2 6020] 大气数据记录 [V2 6021] 大气数据显示 [V2 6022] 大气监测和报警参数
关键空间决策支持系统...
将责任分析到机构或部门的责任范围内。关键优先事项包括太空战、太空服务支持、太空支持行动、太空领域意识和国家情报总监办公室的目标。每个优先事项都包含责任范围内的特定能力，评分范围为 1 到 5，5 表示最高威胁。网络攻击或反卫星武器等威胁也使用相同的评分标准进行评分，并按具有该能力的参与者进行分类。最后，漏洞按类型分类，并使用相同的评分标准在轨道或地面领域进行评分。28 这些 PCAL 评分以及美国太空司令部指挥官的指导允许每年跨机构制定联合 PCAL，以确定要保护的最关键资产。
基于机器学习的决策支持系统...
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http://creativecommons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在信用额度中另有说明。
针对中枢神经系统肿瘤患者的支持系统
在神经肿瘤学中，MR成像对于获取详细的脑图像至关重要，以鉴定肿瘤，计划治疗，指导手术干预并监测肿瘤的反应。AI在神经影像学方面的最新进展在神经肿瘤学方面具有有希望的应用，包括指导临床决策和改善患者管理。但是，缺乏对AI如何进行预测的明确性阻碍了其临床翻译。可解释的AI（XAI）方法旨在提高信任度和信息性，但其成功取决于考虑最终用户（临床医生）的特定背景和偏好。以用户为中心的设计（UCD）在迭代设计过程中优先考虑用户需求，并涉及用户，提供了设计针对临床神经肿瘤学量身定制的XAI系统的机会。本综述着重于神经肿瘤患者管理的MR成像解释的交集，可解释的用于临床决策支持的AI以及以用户为中心的设计。我们提供了一种组织必要概念的资源，包括设计和评估，临床翻译，用户体验和效率增强，以及改善神经肿瘤患者管理的临床结果的AI。我们讨论了多学科技能和以用户为中心的设计在创建成功的神经肿瘤学系统中的重要性。我们还讨论了以人为中心的决策过程中嵌入的可解释的AI工具，并且与完全自动化的解决方案不同，可能会增强临床医生的绩效。遵循UCD原则以建立信任，最大程度地减少错误和偏见，并创建适应性的软件有望满足医疗保健专业人员的需求和期望。