XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System支持系统
个性化在线学习的智能支持系统
摘要：COVID-19大流行的当前状况要求大学在在线环境中转移教育过程。电子学习系统为教育机构和学生提供有效组织教育过程并共享知识的机会。他们为每个学生提供获取信息的自由和学习过程的灵活性。学生可以通过改变教育过程的需求来单独确定课程的持续时间和顺序。在大流行的背景下，学生和老师必须通过互联网优化他们的作品。这需要对学习过程的更广泛的个性化。智能技术使您可以为每个学生建立个性化的学习路径，不同的方法，形式和学习速度。本研究介绍了电子学习支持系统的架构，用于选择在线资源，并将其包括在学生的学习路径中。该系统是根据一组相互联系的本体论模型而开发的，它们是一组个人代理和服务。本体论提供了更充分的在线资源的代表性，以及用户请求格式的兼容性以及不同开发人员的培训资源的描述。系统建议基于当前请求和符合其配置文件的用户特征的培训模块。系统动态更新知识库用户特征，从而提高了建议的有效性。大脑。大脑。关键字：个性化的电子学习；大流行;学习路径；推荐系统。如何引用：Shpolianskaya，I。和Seredkina，T。（2020）。个性化在线学习的智能支持系统。人工智能和神经科学方面的广泛研究，11（3），29-35。 https://doi.org/10.18662/brain/11.3/107
电力生产动力支持系统机械师
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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。
自主紧急分诊支持系统
摘要 - 由于人口老龄化而导致的医疗工作人员短缺和医疗保健部门不断增加，这意味着许多患者在全世界医院的急诊科（EDS）接受重症监护方面面临延误。因此，使用自主，机器人技术和AI技术来帮助简化ED患者的分类至关重要。在本文中，我们介绍了正在进行的工作，以开发一种旨在减轻医院急诊室面临的当前压力的自主紧急分类支持系统。通过使用机器人和AI技术的组合，我们的解决方案旨在加快ED分类的初始阶段。使用ED Medic Input生成的合成患者数据集的初步评估表明，我们的解决方案有可能改善ED分类过程，从而支持在紧急情况下及时，准确地提供患者护理。索引条款 - 自主系统，人工智能，医疗保健，紧急分类，紧急护理
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
ASEN 6116航天器生命支持系统
学生出勤是您作为工程师和科学家培训的重要组成部分。教室和实验室内的任何时候都有亲切的气氛。尊重并对其他学生有礼貌。保持安静的工作氛围；噪音过多会分散他人的注意力。协助您的研究生。这是您未来培训的重要组成部分。您通常会在小组环境中工作，因此要成为负责任的团队成员。当您需要与他人共享设备时，传输数据/代码等，以专业的方式进行。我们希望学生在研究和出版物中遵循最高的道德标准。窃，数据操作等。是不道德行为的例子，不容忍。如果伦理线不清楚，讲师或您的顾问可以帮助您和/或将您转介到适当的渠道。
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。