决策专题
PRN（20201231）：驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理
王建强, 郑讯佳, 黄荷叶. 驾驶人驾驶决策机制遵循最小作用量原理[J]. 中国公路学报, 2020, v.33;No.200(04):159-172. 观点： 为提升智能汽车的自主决策能力，使其能够学习人的决策智慧以适应复杂多变的道路交通环境，需要揭示驾驶人决策机制。 依据： 物理学中常用最小作用量原理解释自然界（包括物理和生物行为）极值现象。同时，最小作用量原理还用于解释蚂蚁在觅
7. 深度强化学习：智能体的学习与决策
引言 深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。 1. 强化学习的基本框架 强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学
站在 AI 与 Web3 的交汇路口，EraAI 如何带领投资者进入智能化决策时代？
“基于 AI 、区块链等前沿技术，通过与 D3X 等伙伴的深入合作，EraAI 正在以智能化的方式带领投资者们开启“向前看”的全新时代。” 01 二八定律 金融市场并不缺乏投资者，而是缺乏聪明的投资者，事实上，聪明的投资者总能通过深入研究并制定有效的投资策略，把握市场中的关键机会。无论行情如何、无论市场周期如何亦是如此。 早在 1896 年，意大利经济学家 Vilfredo Pa
使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持
使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持已成为现代企业管理的重要趋势。AI大模型凭借其强大的数据处理能力和智能分析功能，能够为企业提供精准、高效的数据分析服务，进而支持企业的决策过程。以下是使用AI大模型进行企业数据分析与决策支持的具体方式和优势： 一、AI大模型在数据分析中的应用 超级数据处理能力 海量数据处理：AI大模型能够同时处理海量数据，包括结构化数据、非结构化数据等，满足企业大规模
新一代实验分析引擎：驱动履约平台的数据决策
总第601篇 | 2024年第021篇 传统实验引擎基于单一实验单元、普通随机分组、大样本和个体独立性，适用于单边场景实验，但在多边场景中显得不足。此外，多边场景中溢出效应成为常态，进一步挑战了传统方法的适用性。针对这些挑战，本文提出了新方案可作为有用的指南，帮助实验平台建设者应对开发中的挑战，并采用不同方法确保实验的可靠性和高效性。 1. 引言 1.1 AB实验的发展：从单边场景到单边与多边
企业架构对现代化组织的价值：改进流程、提高效率和更好地决策
在当今充满竞争和不确定性的商业环境中，企业必须不断寻求优化运营和提升决策能力的途径。企业架构（EA）作为一种系统化的管理框架，正在成为现代企业提升效能的关键工具。它不仅为组织提供了一种清晰的视角，以便更好地理解和管理复杂的业务流程，还通过优化资源配置、改进流程管理和加强决策支持，帮助企业在动态环境中保持竞争优势。 本文将探讨企业架构如何通过改进流程、提升效率和增强决策能力，成为现代企业在复杂
企业数据管理方案-提升效率与决策力的关键
在数字化时代，数据已成为企业的重要资产。公司如何管理、分析和利用这些数据，直接关系到其竞争力和市场地位。因此，构建一个高效的企业数据管理方案，是提升企业运营效率、支持决策和促进可持续发展的关键。数聚就从多年的从业经验来详细探讨企业数据管理方案的各个方面，从数据收集、存储到分析以及安全性等，为企业提供一个全面的视角来看待数据管理的重要性。 一、数据管理的重要性 随着科技的发展，企业面临着前所未
8连接数据与决策：信息系统基础概念解读
信息系统概述 信息系统是由计算机硬件、网络和通信设备、计算机软件、信息资源、信息用户和规章制度组成的以处理信息流为目的的人机一体化系统。 信息系统的5个基本功能：输入、存储、处理、输出和控制。 信息系统的性质影响着系统开发者和系统用户的知识需求。“以计算机为基础”要求设计者必须具备计算机以及其在信息处理中的应用知识。“人机交互”要求系统设计者还需要了解人作为系统组成部分的能力以及人作为
备战2024年全国大学生数学建模竞赛：蔬菜类商品的自动定价与补货决策
目录 一、引言 二、问题分析 三、解题思路 问题1：销售量分布规律及相互关系 问题2：品类级别的补货计划与定价策略 问题3：单品级别的补货计划与定价策略 问题4：补充数据的建议与分析 四、知识点解析 五、模型建立与求解 1. 问题1的统计分析与相关性模型 2. 问题2的品类级别需求预测与定价优化 3. 问题3的单品级别优化模型 4. 数据采集建议与分析 六、结果讨论
SQL中的决策大师：深入解析CASE语句的妙用
SQL中的决策大师：深入解析CASE语句的妙用 在SQL的世界里，数据的查询和处理常常需要根据不同的条件做出不同的选择。CASE语句就是这样一个强大的工具，它允许在查询中进行条件选择，类似于编程语言中的if-else或switch-case结构。本文将详细介绍SQL中的CASE语句，并通过代码示例展示其在实际应用中的使用。 CASE语句简介 CASE语句是SQL中的条件表达式，它可以根据一个
零售数字化：基于会员、商品和导购的智能决策
数字化转型的浪潮中，零售行业正面临前所未有的挑战和机遇。通过引入智能决策技术，企业可以在会员管理、商品运营和导购策略上做出更加精准和高效的决策。本文将探讨如何通过业务向量数据库、OS操作指令集、规则和流程配置、大语言模型等技术手段，打造面向未来的零售智能决策体系。 1. 技术框架：构建智能决策的基石 在零售数字化的过程中，智能决策系统的核心在于数据的处理和决策的执行。通过业务向
【实战总结】决策结果快速匹配
目录 1、决策树二叉寻果策略匹配 1.1策略匹配示意图 1.2方案总结 2、决策表映射寻果策略匹配 1.1策略匹配示意图 1.2方案总结 1.3实战 1、决策树二叉寻果策略匹配 1.1策略匹配示意图 1.2方案总结 ※ 时间复杂度分析 平均时间复杂度O(log2N)，根据实际业务场景判断配置，极大可能是不平衡树，规则越多则判定路径越长，寻果越慢，反之越快
反事实推理（Counterfactual Reasoning）：探索未知与决策的桥梁
反事实推理（Counterfactual Reasoning）：探索未知与决策的桥梁 反事实推理（Counterfactual Reasoning）是一种思维方式，它试图回答“如果……会怎样？”的问题。简单来说，反事实推理是在已有事实的基础上，通过假设条件发生改变，来推测可能的结果。我们可以通过这个过程更好地理解因果关系，并帮助我们在未来做出更好的决策。 1. 反事实推理的基本原理 反事
【深入解析】最优控制中的Bellman方程——从决策到最优路径的探索
【深入解析】最优控制中的Bellman方程——从决策到最优路径的探索 关键词提炼 #Bellman方程 #最优控制 #动态规划 #值函数 #策略优化 #强化学习 第一节：Bellman方程的通俗解释与核心概念 1.1 通俗解释 Bellman方程是动态规划中的一个核心概念，它像是一个“未来价值指南针”，帮助我们在面对一系列决策时，找到从当前状态出发到达目标状态的最优路径。想象一下，你站
【自动驾驶】决策规划算法 | 数学基础（二）凸优化与非凸优化
写在前面： 🌟 欢迎光临 清流君 的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。📝 个人主页：清流君_CSDN博客，期待与您一同探索 移动机器人 领域的无限可能。 🔍 本文系 清流君 原创之作，荣幸在CSDN首发🐒 若您觉得内容有价值，还请评论告知一声，以便更多人受益。 转载请注明出处，尊重原创，从我做起。 👍 点赞、评论、收藏，三连走一波，让我们一起养成好习惯😜 在这里，您将
用于低质量蒙面人脸识别的一致子决策网络
Consistent Sub-Decision Network for Low-Quality Masked Face Recognition 摘要 提出了一种利用由多个dropout块组成的在线一致性评估结构来获得对应于人脸不同区域的子决策网络，以获得对应于不同面部区域的子决策，并通过加权双向KL散度来约束子决策，使网络集中在上面而没有遮挡的面部。此外，还进行知识蒸馏，以驱动
【自动驾驶】决策规划算法概述
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数学建模学习（123）：使用Python实现ARAS方法进行多准则决策实战
文章目录 1 引言1.1 简介1.2 ARAS方法的基本原理 2. 案例分析：设备采购决策2.1. 数据集的构建2.2 权重的设定2.3. 准则类型的设定2.4. ARAS方法实现2.5. 结果分析 1 引言 1.1 简介 多准则决策分析（MCDA）是一种用于帮助决策者在多个备选方案和多个相互冲突的准则中选择最佳方案的工具。在实际应用中，决策问题通常涉及多个复杂因素，如成本
马尔可夫决策过程（Markov decision process，MDP）
文章目录 马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用： 实例场景：机器人导航MDP的定义：引用示例： 在此基础上更具体的描述，并给出每一步的推断计算过程场景描述：3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法：Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1（ E p i s o d e 1 Episode 1 Episode1）回合2（ E p i s
2023高教社杯数学建模国赛C题详细代码 文章 数据教学 保姆级手把手包含文档格式 2024数模国赛教学:蔬菜类商品的自动定价和补货决策
本系列专栏将包括两大块内容 第一块赛前真题和模型教学,包括至少8次真题实战教学,每期教学专栏的最底部会提供完整的资料百度网盘包括:真题、数据、可复现代码以及文章. 第二块包括赛中思路、代码、文章的参考助攻, 会提供2024年高教社国赛各个赛题的全套参考内容(一般36h内更新完毕), 欢迎订阅! 这期文档是 2023 年的高教授全国大学生数学建模比赛 C题 的一个详细的复盘建模教学，也包括代码复现
数学建模学习（128）：使用Python结合CILOS与熵法的多准则决策权重确定
本文介绍方法为：结合CILOS与熵法的多准则决策权重，请理解为主，代码可以当作模板使用。 文章目录 1 引言2 问题背景2.1. 熵法 (Entropy Method)2.2 准则影响损失法 (CILOS Method)2.3 Python代码实现2.4 结果的决策指导意义 2.4 结论 参考文献 1 引言 多准则决策（Multi-Criteria Decision-M
洞见数据价值，激活组织活力，让决策更精准的智慧交通开源了。
智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒，省去繁琐重复的适配流程，实现芯片、算法、应用的全流程组合，从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。用户只需在界面上进行简单的操作，就可以实现全视频的接入及布控。 项目搭建地址 项目开源地址：yihecode-server 本项目基于ai场景而开发，提供算法模型管理、摄像头管
数学建模学习（126）：基于Python的最优最劣法（BWM）在多标准决策中的应用
文章目录 1. 引言2. 案例2.1 最优最劣法（BWM）的原理2.2 数据来源和定义2.3 Python实现2.4 结果分析 3. 结论参考文献 1. 引言 在现代决策分析中，如何合理地评估和选择多个备选方案是一项复杂的任务。多标准决策分析（MCDA）方法提供了一种科学的途径，通过对多个标准的综合评估，帮助决策者做出最优选择。本文将介绍一种重要的MCDA方法——最优最劣法（B
数学建模学习（127）：基于Python的模糊最佳-最差法（Fuzzy BWM）在多准则决策中的应用
认真理解相关原理和代码，其中代码可以作为模板使用。 文章目录 1 引言2 模糊最佳-最差法的原理3 模糊数的定义4 案例：运输模式选择4.1 问题背景4.2 模糊BWM的应用过程4.2.1 确定准则与模糊比较矩阵4.2.2 使用模糊BWM计算权重 5 案例：汽车购买决策5.1 问题背景5.2 模糊BWM的应用过程5.2.1. 确定准则与模糊比较矩阵5.2.2. 使用模糊BWM计算权
《为人工智能系上道德缰绳：确保自主决策的伦理遵循》
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）已经逐渐从科幻小说中的想象变为现实生活中的重要存在。从智能家居设备到自动驾驶汽车，从医疗诊断系统到金融交易算法，AI 的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活方式和社会运行模式。然而，随着 AI 系统的自主性和决策能力不断增强，一个严峻的问题摆在我们面前：如何确保人工智能在自主决策时遵循人类的道德准则？ 当我们赋予 AI 自主决策的权力时，也就意味着将一部分对