XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System支持系统
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
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。
临床决策支持系统在糖尿病护理中的应用：范围评论
背景：面对糖尿病管理的日益复杂性以及缺乏专门的内分泌学家来支持糖尿病护理，提供全面和个性化的糖尿病护理仍然是一个重大挑战。临床决策支持系统（CDSS）逐渐被用来改善糖尿病护理，而许多医疗保健提供者缺乏对糖尿病护理中CDSS的认识和知识。仍然缺乏对CDSS在糖尿病护理中的应用的全面分析。目的：本综述旨在总结研究格局，临床应用以及对糖尿病护理中CDSS的患者和医生的影响。方法：我们在Arksey和O'Malley框架之后进行了范围审查。在7个电子数据库中进行了搜索，以识别截至2022年6月30日的糖尿病中CDSS的临床应用。对2021 - 2022年期间的会议摘要进行了其他搜索。两名研究人员独立执行了筛选和数据图表过程。结果：在11,569项检索研究中，包括85个（0.7％）进行分析。在这一领域的研究兴趣正在增长，过去5年中的85项研究中有45个（53％）。在披露基本决策机制的85项研究中，有58个（68％）中，大多数CDSS（44/58，76％）是基于知识的，而近年来，基于非知识的系统的数量一直在增加。在85项披露应用方案的研究中的81个（95％）中，大多数CDSS用于治疗建议（63/81，78％）。在85项研究中，有39名（46％）在披露医师的用户类型中，初级保健医师（20/39，51％）是最常见的，其次是内分泌学家（15/39，39％）和非内分泌专家（8/39，21％）。CDSS在71％（45/63），67％（12/18）和38％（8/21）的研究中显着改善了患者的血糖，血压和脂质谱，分别没有增加降低降低性糖类的风险。结论：CDSS在改善糖尿病护理方面既有效又安全，这意味着它们可能是糖尿病护理中潜在可靠的助手，尤其是对于经验有限的医生和获得医疗资源有限的患者而言。国际注册报告标识符（IRRID）：RR2-10.37766/inPlasy2022.9.0061
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。
利用人工智能 (AI) 进行革兰氏染色的细菌辨别支持系统 ...
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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。
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。
