决策支持系统(Decision-making Support System,DSS)是管理信息系统应用概念深化，在管理信息系统基础上发展起来的系统。
20世纪80年代末90年代初， 决策支持系统开始与专家系统（Expert System, ES）相结合，形成智能决策支持系统（ Intelligent Decision Support System, IDSS）。智能决策支持系统充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点，又发挥了决策支持系统以模型计算为核心的解决定量分析问题的特点，充分做到了定性分析和定量分析的有机结合，使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。智能决策支持系统是决策支持系统发展的一个新阶段。20世纪90年代中期出现了数据仓库（Data Warehouse, DW）、联机分析处理（On-Line Analysis Processing, OLAP）和数据挖掘（Data Mining, DM）新技术，DW+OLAP+DM逐渐形成新决策支持系统的概念，为此，将智能决策支持系统称为传统决策支持系统。新决策支持系统的特点是从数据中获取辅助决策信息和知识，完全不同于传统决策支持系统用模型和知识辅助决策。传统决策支持系统和新决策支持系统是两种不同的辅助决策方式，两者不能相互代替，更应该是互相结合。 把数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、模型库、数据库、知识库结合起来形成的决策支持系统，即将传统决策支持系统和新决策支持系统结合起来的决策支持系统是更高级形式的决策支持系统，成为综合决策支持系统（Synthetic Decision Support System, SDSS）。综合决策支持系统发挥了传统决策支持系统和新决策支持系统的辅助决策优势，实现更有效的辅助决策。综合决策支持系统是今后的发展方向。
决策支持系统（DSS）是一种信息系统，旨在帮助决策者在复杂问题或未结构化问题中做出决策。它结合了数据、模型、分析工具和用户界面，以提供决策所需的信息和支持。DSS可以针对不同的决策场景提供多种功能和工具，包括数据查询和分析、模型建立和模拟、可视化展示、假设测试等。
【商务智能】数据预处理 【商务智能】数据仓库 ( 多维数据模型 | 多维数据分析 ) 【商务智能】商务智能 ( 概念 | 组成 | 过程 )
随着科技的迅速发展，智能决策支持系统在农业领域的应用成为提高农业生产效益和可持续发展的重要手段。
信息系统可以根据其功能、用途等不同维度进行分类。其中，决策支持系统（DSS）是一类重要的信息系统，它旨在辅助企业或组织的管理决策过程。决策支持系统的构成可以进一步划分为语言系统、知识系统和问题处理系统，这些系统协同工作，以提供决策者所需的信息、知识和分析能力。
信息系统的分类可以基于系统的功能、使用的技术、以及它们服务的对象来进行。下面是主要的几类信息系统及其简要说明：
威尔森 i-Analytics 智库决策支持系统基于巨量的市场数据，对数亿条市场产品、营销和消费者数据进行分析挖掘，通过结合数据标准化、数据处理、预测模型、自适应计算等技术，对海量数据进行互联互通、整合管理，并基于计量经济学建模，深入探寻数据背后反映的市场规律与消费者选择偏好，避免系统偏差和随机误差，并结合丰富的市场经验和先进的模型技术，建立市场动态模拟系统、预测系统及运营决策优化系统。实现数据的智慧洞察，为车企及相关企业提供全面系统的市场分析、模拟、预测和优化。
本次报道的论文来自DECIDE- AI指南制定指导小组发表在nature medicine上的文章“DECIDE-AI: new reporting guidelines to bridge the development-to-implementation gap in clinical artificial intelligence”。这篇研究主要叙述了随着越来越多由人工智能驱动的临床决策支持系统从开发进展到实施，需要制定相关指南以提供更好的指导。
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
数据仓库和数据挖掘的结合为决策支持系统开辟了新方向，他们是商业智能的主要组成部分。
2022年8月23日，IDC发布《中国医疗大数据解决方案市场份额》报告。 医疗大数据系统从最初支持临床科研，逐步拓展出更多支持临床工作的应用，如支持电子病历应用评级和医院信息互联互通测评、基于大数据分析和挖掘开发临床决策支持系统、基于大数据开展医院运营管理决策等。 医疗大数据仍在多个方面展开探索与拓展，大数据系统正在成为提升医院核心临床系统（HIS）和电子病历（EMR）功能与作用的技术平台，也成为支撑医疗人工智能、互联网医疗、临床试验以及医院运营和医院高质量发展等领域的技术平台，成为医疗信息化向医疗智能化升
2016年6月，欧盟资助的FIGARO项目正式推出其开发的一套精准农业决策支持系统，该系统可以通过提高水的生产及优化灌溉用水的使用与能耗，大幅改善高耗水作物（包括土豆、玉米、柑橘类水果）的灌溉管理。 FIGARO平台采集由土壤水分传感器、卫星、气象站捕获的气候、土壤和作物数据，并将其用于天气预测和作物模型，从而为农民确定灌溉时间和水量提供精确的建议。该系统可以自动录入绝大部分数据，而不需要像众多市场上现有的决策支持系统一样让农民录入数据，为农民节约了大量的时间，且降低了他们使用系统的技术难度。 农民一旦建立
信息系统的发展： 诺兰模型：初始阶段、传播阶段、控制阶段、集成阶段、数据管理阶段、成熟阶段
我们每天都在吃饭，睡觉，工作，玩耍，与此同时产生大量的数据。根据IBM调研的说法，人类每天生成2.5亿(250亿)字节的数据。 这相当于一堆DVD数据从地球到月球的距离，涵盖我们发送的文本、上传的照片、各类传感器数据、设备与设备之间的通信的所有信息等。
无人机（UAV）和无人地面车辆（UGV）是军事领域中最显著的AI应用之一。AI和机器学习算法用于自动化控制和导航，提高自主性和执行任务的效率。
数据仓库，简称数仓，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。这里会介绍涉及的数仓数据开发技术，数仓的作用，数仓的特点等。
很多人问游戏AI该怎么做？随着游戏类型的多元化，非 MMO或者卡牌的游戏越来越多，对AI的需求也越来越强了。而市面上关于 AI的书，网上找得到的文章，也都流于一些只言片语的认识，理论化的套路，和一些简单的 DEMO，离真正的项目差距甚远，无法前后衔接成一条线，更无法真正落地到编码。
商业智能（简称BI）像雨后的蘑菇一样蓬勃发展。商业智能始于决策支持系统，随着早期计算机的普及，已经有了长足的发展。后来，IBM提出了“数据仓库”的概念。同时，硬件的扩展，软件的更新以及数据库在企业中的广泛应用使商业智能真正兴起。
BI软件是商业智能(Business Intelligence)软件的英文缩写。目前，商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。商务智能系统中的数据来自企业其他业务系统。例如商贸型企业，其商务智能系统数据包括业务系统的订单、库存、交易账目、客户和供应商信息等，以及企业所处行业和竞争对手的数据、其他外部环境数据。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM、进销存等业务系统。
随着社会的发展和科技的进步，农业领域也在不断演进，NLP技术的应用为农业带来了全新的可能性。本文将深入探讨NLP技术在农业中的深度应用，主要聚焦于智能决策支持系统和精准农业两个方面，通过详细的理论论证和实际案例展示，阐述NLP如何提升农业生产效率和可持续发展。
11 月 19 日，根据 2018 年国会通过的《出口管制改革法案（Export Control Reform Act）》要求，美国商务部工业安全署（Department of Commerce, Bureau of Industry and Security, BIS）公布技术出口管制体系框架，并对人工智能（AI）和机器学习技术等 14 类代表性的新兴技术征求公众意见。其中，人工智能（AI）和机器学习技术包括 11 种具体技术应用：
煤炭是我国最重要的一次能源，现在是，将来相当长一段时间也还是。2019年，我国煤炭进口1.97亿吨，同比增长5.41%，增速同比由负转正。煤炭行业总量去产能任务基本完成，煤炭调控将以系统性、结构性去产能及系统性优产能为主，稳定煤炭供给，优化结构布局。
决策支持系统（DSS）：综合利用大量数据有机组合众多模型（数据模型及数据处理模型）通过人机交互。辅助各级决策者实现科学决策的系统。
在医院重症监护室（ICU），重症患者在病床上躺着，全身连接着各种机器设备，这些机器能提供患者全天候的照顾。
机器之心报道 编辑：蛋酱 这本书系统介绍了不确定性情况下的决策算法，作者已将书籍内容重新修订，发布了 700 页的最新版。 许多重要问题涉及到不确定条件下的决策，比如飞机碰撞避免、野火管理和灾害响应。因此，在设计自动决策系统或决策支持系统时，必须考虑到各种不确定性来源，同时仔细平衡多个目标。 在《决策算法（Algorithms for Decision Making）》这本书中，斯坦福大学的 Mykel J. Kochenderfer 等人从计算的角度讨论了这些挑战，旨在提供决策模型和计算方法背后的理论，介
本文介绍了人工智能决策系统的发展背景，分析了传统决策系统的痛点，并重点介绍了基于人工智能和大数据技术的智能决策系统的架构设计和实现。该系统可以为各行业提供智能化、精准化、个性化的决策支持，具有广泛的应用前景。
在今天的数字时代，城市化进程不断加速，城市面临着前所未有的挑战，包括交通拥堵、资源管理、环境保护等。为了更好地解决这些挑战，智慧城市的概念应运而生。智慧城市利用大数据和人工智能（AI）等先进技术来提高城市的运行效率和生活质量。本文将深入探讨大数据和AI在智慧城市中的关键作用，以及它们是如何成为城市幕后的英雄的。
依据ArcGIS 组件式开发及应用的目录结构，将系统性的学习ArcGIS 二次开发的道路分为三个部分。这个系列包含以下三个部分：
原文题目：FAHT: An Adaptive Fairness-aware Decision Tree Classifier
大数据经过反复炒作之后，慢慢的降温下来。大家不再大谈几个v了，落地到企业会发现，大部分场景还是传统的数据仓库的替换。今天梳理下数据仓库的使用场景，以及需要的技术。 1，先谈下数据仓库准确的概念是什么？ 数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行
4月22日，首届数字中国建设峰会配套活动“数字经济·闽江夜话”活动成功举办，开辟了政府、学界和企业人士探索中国数字经济发展的新平台。
【核心提示】与传统数据相比，大数据的资源性特征尤为突出，成为各国重视开发大数据的依据。在知识的演化过程中，数据既是产生信息、知识、智慧的基础，又同时贯穿于其中。进入信息化时代，遇到的最大难题不是信息不足，而是信息孤岛的问题，只有实现大数据的共享和规范管理，才能破解这一难题。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融
<数据猿导读> 雕龙数据目前的主营产品有医院运营流程管理系统、HBI-医院决策支持系统、医疗数据交互系统和医疗数据共享平台等，2015年雕龙数据实现营业收入556.91万元，同比增长85.59%，20
这本书在强化学习领域的地位就类似于 Options, Futures and Other Derivatives 在量化金融利于的地位。在本书 （2018 年 4 月出的第二版）中，Richard Sutton 和 Andrew Barto 清晰、简单而又完整的说明关于强化学习的关键思想和算法。 本书讨论的范围从该领域的知识基础的历史到最新的发展和应用。
数据仓库 DataWarehouse ： 简称为 DW 或 DWH ，是决策支持系统（ dss ）和联机分析应用数据源的结构化数据环境，最早由比尔·恩门（ Bill Inmon ）于 1990 年提出。 如何理解数据仓库？ 我们可以从企业数据处理的两大类任务来理解数据仓库： 一类是操作型处理，它是针对具体业务在数据库的日常操作，通常对数据库记录进行查询、修改。主要涉及数据库的增、删、改、查； 另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，以支持企业的管理决策。注意，这类任务是有主题的，是为了完
“分享、合作、共赢”一直是大数据文摘秉持的理念，如果您希望更深入的交流或有什么意见、建议，请给文摘的公众号留言，我们一定认真回复。 输入“精选”并按提示输入日期，就能查看往期精选文章。 曾几何时，数据是人类用于识别环境的计数工具，对其精确性的关注似乎仅限于科学研究领域。进入信息化时代，我们每一个人都明显感受到与信息相关的数据无处不在。可以说，我们自身在不断产生各种数据的同时，数据也在极大地影响我们。 两次数据革命融合数据与科学研究 在数据的发展历程中有过两次革命。第一次
建院至今已有100余年的历史，现已发展成为集医疗、科研、教学为一体的某家三级甲等综合医院，通过BI，基于医院的HIS系统为数据源，分别从运营管理、药品管理、病例管理、人员管理、患者全流程追踪等多个主题展开数据分析，完成了一系列的数据分析报告。
目前，随着大型决策支持系统的发展，其支撑数据库的执行效率已经成为制约整个企业信息系统性能和效率提升的瓶颈。[1]尤其在电子商务领域，联机事务分析（OLAP）应用越来越广泛，对性能的要求也越发紧迫。联机事务分析是以多维度的方式分析数据，能弹性地提供积存、下钻和枢纽分析等操作，呈现集成性决策信息的方法。其目前主要处理兆兆（T）字节的数据，满足复杂的查询需求，尤其是对多张表中的千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。而目前上述需求在关系数据库中已经不能完全的得到满足。[2]同时，商业应用领域对性能、可靠性和性价比的苛刻要求，催生了数据库集群的广泛应用[3]。数据库集群分为共享集群和非共享集群，而针对决策支持系统的业务处理，非共享集群有其固有的优势。[4]
其中Tρ表示不使用改进组件时完成整个任务的时间，Ti表示使用改进组件时完成整 个任务的时间。加速比主要取决于两个因素： （1）在原有的系统上，能被改进的部分在总执行时间中所占的比例。这个值称为改 进比例，记为Fe，它总是小于1。 （2）通过改进的执行方式所取得的性能提高，即如果整个系统使用了改进的执行方 式，那么，系统的执行速度会有多少提高，这个值等于在原来的条件下系统的执行 时间与改进组件后系统的执行时间之比，记为Se，它总大于1。
随着科技的飞速发展，机器学习作为人工智能的核心技术，正逐渐渗透到各个行业中，其中在医疗行业的应用尤为引人瞩目。机器学习以其强大的数据处理和模式识别能力，正在改变着传统医疗行业的诊疗模式，为患者提供更加精准、高效的医疗服 务，开启智慧医疗新时代。
IDC中国行业研究与咨询服务部高级研究经理肖宏亮说：“预计2014年医疗卫生信息化将会继续保持高速的发展，移动医疗和临床数据中心成为医院信息化建设的热点，大数据临床决策支持系统将会开始尝试应用；医师多点执业将促使区域卫生信息化再次掀起建设热潮，区域卫生信息化的发展也将带动云计算在医疗行业的应用。民营医院快速发展，公立医院试点转制重组。” 基于此，IDC对2014年中国医疗行业IT市场做出如下10大预测： 1.移动医疗系统在大型医院快速普及，提高医护人员工作效率。移动医疗不仅是医疗信息化的发展方向，也代表着医
商务智能，即BI（Business Intelligence），是一种将存储于各种信息系统中的数据转换成有用信息的技术，它起源于经理信息系统（EIS），是决策支持系统（DSS）的继承和拔高。它通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。在企业做大做强的过程中，商务智能扮演着至关重要的角色，它使企业能精确地把握不断变化的商业环境，作出快速而准确的管理决策。
智能电子病历系统采用独有的NLP技术对病历进行细致的、专业的结构化处理，使得病历内容的内在含义为计算机“理解”，实现监控和利用。其核心价值不单纯在于病历的无纸化存储和电子化记录，更是在医疗质量控制、区域医疗信息化、临床路径、疾病监测、科研教学等方面都发挥出重要作用。
导读：随着机器学习的不断发展，医疗领域也在发生巨大的变革，下面我们将对人工智能在医疗领域的实践做一个简单的介绍。 “数据挖掘即为深入分析数据直到得出满意结果的过程” -----佩德罗·多明戈（PedroDomingos） （1）结肠镜息肉检测 结肠直肠癌患者的死亡率极高，居世界死亡率第三位。大约在50年前，医生开始用结肠镜检查结肠息肉，然后再对可能是癌性的息肉进行活检（毕竟不是所有的息肉都是癌性的），以诊断结肠癌。 但是以上过程依赖于人眼判断，错误往往难以避免。医生有可能会漏掉带有癌性的息肉，也有可能会将这
近年来，人们对智能系统的关注在各个领域都出现惊人的增长，从客户支持到治疗癌症。 只要简单地将“AI”一词放到创新企业的宣传介绍里似乎就能增加获得资金的可能性。媒体不断地报道“人工智能会偷走我们的工作”，美国政府似乎担心有关超级智能机器人杀手的可能， 相较而言，关于什么是人工智能以及我们应该期望它如何影响商业的讨论声比较小。 当人们谈论人工智能、机器学习、自动化、大数据、认知计算或深度学习时，他们谈论的是机器学习基于数据和推理来实现目标的能力。这是非常重要的，已经在几乎每个行业开始改变我们的商业。 尽管想法都
看做什么，如果不需要对数据进行实时处理，那么大部分情况下都需要把数据从hbase/mysql（数据库）“导入”到hive（数据仓库）中进行分析。“导入”的过程中会做一些元数据转换等操作。 相关知识如下 数据仓库的几个概念 http://www.ppvke.com/Blog/archives/27862 什么是OLTP？ 联 机事务处理系统(OLTP)，也称为面向交易的处理系统，其基本特征是顾客的原始数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果。也 称为实时系统(Real time S
原文题目：Fairness-enhancing interventions in stream classification
2021年7月16日，成都中医药大学附属医院信息化建设合作（智慧医院）项目招标公告发布，预算2455万元。 采购需求：项目建设内容包括咨询服务、医院信息平台（含基础模块、院长决策支持系统、平台数据中心、运营管理等）、平台支撑系统（含HIS系统、医疗管理系统）和其他系统（双向转诊、手麻系统、预约系统、三医平台、随访系统、平台接口、病理系统、CA认证等）等，以及完成该系统的各类支撑硬件设备。 中标结果 2021年8月13日中标公告发布，东华医为科技有限公司2449.8万元中标。 中标候选人： 项目介绍： 成都
Hadoop大数据技术影响到人类生活的各个层面，同时伴随着互联网技术快速发展和数据的高速增长对现代政府机构、企业、事业单位、其他组织以及个人都造成了重大的影响。
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