关键词： 农业大数据   智能决策支持系统   数据集成   精准农业   农业信息化  

摘要： 随着农业信息化的发展,农业大数据平台在提升农业生产效率、优化资源配置和精准管理中发挥着重要作用.智能决策支持系统基于大数据的整合与分析,为农业生产者和管理者提供科学、实时的决策支持.基于此,本文围绕农业大数据平台在智能决策支持系统中的构建展开研究,分析平台架构、数据采集、处理与分析技术,探讨智能决策系统在农业生产和管理中的实际应用.

摘要： The article by Westin et al entitled “Durvalumab Plus Carboplatin/Paclitaxel Followed by Maintenance Durvalumab With or Without Olaparib as First-Line Treatment for Advanced Endometrial Cancer: The Phase III DUO-E Trial” ( Journal of Clinical Oncology 10.1200/JCO.23.02132 ) was published online October 21, 2023, with errors. Several data errors were identified in the manuscript and data supplement, which also affected figures and tables. The errors did not affect the main messages or conclusions of the manuscript. This has been corrected as of August 9, 2024. The authors apologize for the errors.

关键词： 低空经济   建筑垃圾治理   智能化决策支持   数据挖掘   机器学习   优化算法  

摘要： 在低空经济背景下,建筑行业的快速发展带来了大量的建筑垃圾,对环境和城市管理提出了严峻挑战。本文研究低空经济背景下建筑垃圾治理的智能决策支持系统。首先,利用物联网传感器从建筑工地和废物处理站实时收集建筑垃圾的相关数据(建筑垃圾的重量、体积和成分)。然后应用K-means聚类算法对收集的数据进行清洗和预处理,提取有用的特征。基于随机森林算法,构建预测模型,用于预测建筑垃圾的产生量和组成成分。最后,利用遗传算法设计出最佳的垃圾处理方案,包括分类、回收和运输路径优化等。实验结果表明,该智能化决策支持系统在提升建筑垃圾处理效率和优化资源利用方面具有较为明显的效果。In the context of the low-altitude economy, rapid development of the construction industry has generated a large amount of construction waste, posing severe challenges to the environment and urban management. This paper studies an intelligent decision support system for construction waste management under the low-altitude economy. Firstly, IoT sensors are used to collect real-time data related to construction waste (such as weight, volume, and composition) from construction sites and waste treatment stations. Then, K-means clustering algorithm is applied to clean and preprocess the collected data to extract useful features. Based on Random Forest algorithm, a prediction model is constructed to predict the amount and composition of construction waste. Finally, Genetic Algorithm is used to design optimal waste treatment plan, including classification, recycling, and transportation route optimization. Experimental results show that this intelligent decision support system significantly improves the efficiency of construction waste treatment and optimizes resource utilization.

关键词： 中职   电子商务   校企协同育人平台   人才培养  

摘要： 当前中职学校的电子商务人才培养面临着诸多挑战,如校内生产性实训基地不能满足学生发展需求,产教融合质量评价体系重理论、轻实践,育人机制缺少深入合作。文章基于“校企协同育人平台”,提出一系列具有前瞻性的培养策略,如搭建的校企合作实训基地培养学生的就业创业意识,强化顶岗实习训练提升学生的实践水平,打造行业产教共同体培养技术型人才。文章旨在优化人才培养结构,丰富教学内容和实践平台,以培育出更多符合市场需求的电子商务专业技术人才。

关键词： 烟草   生长模型   形态模型   决策支持  

摘要： 烟草模型是烟草生产信息化的核心内容。烟草模型可以模拟烟草的生长发育过程和外在形态特征,量化与气象因子、土壤特征和栽培管理技术的关系,有助于理解、预测和调控烟草生长发育及其对环境的反应,是辅助烟草生产管理和决策的重要工具。将烟草模型分为烟草生长模型和烟草形态模型进行综述,系统梳理了烟草生长模型(生育期预测、光合生产与物质积累、同化物分配、产量品质形成等5个模块)和烟草形态模型(根、茎、叶、花等4个器官)的研究进展,发现烟草模型的研究仍然存在着系统性、机理性和适用性不强等问题,指出极端气候下烟草模型算法的构建、打顶后烟草生长发育过程及叶色的模拟和烟草生长模型和遥感技术的耦合是今后烟草模型研究的重要发展方向,加强人工智能技术与烟草模型的结合,为进一步发展具有我国特色的烟草模型奠定基础。

关键词： 数学   软件工程   决策支持系统   软件开发  

摘要： 数学在软件工程的决策支持系统(DSS)中扮演着重要的角色。本研究目的在于提高决策质量,研究数学模型如何帮助软件工程中的决策者做出更准确和有效的决策,探索数学方法在软件资源分配和项目调度中的应用,以提高效率。研究如何使用数学工具评估和量化软件开发过程中的风险,利用数学模型评估不同软件项目的成本效益,帮助决策者选择最佳方案,探索数学理论在软件系统设计和架构决策中的作用。通过收集和分析现有文献,了解数学在软件工程决策支持系统中的应用现状。研究结果表明数学模型能够显著提高软件工程决策的质量,发现特定的数学方法能够有效地优化资源分配和项目调度。

关键词： 会计信息化建设   手工会计   财务数据   财务管理效率   信息技术   决策分析   决策支持   三大挑战  

摘要： 传统的手工会计已经无法满足现代企业信息处理和决策分析的需求,因此,越来越多的企业开始重视会计信息化建设。通过引入信息技术,企业能够实现财务数据的快速、准确采集、处理和分析,提高财务管理效率,降低成本,同时也为企业提供了更好的决策支持。

关键词： 智能决策支持系统(IDSS)   企业管理   人工智能   大数据   区块链  

摘要： 随着信息技术的迅速发展,智能决策支持系统(IDSS)在企业管理中的应用日益受到关注。本文旨在探讨IDSS在企业管理中的应用,分析其当前存在的问题并给出解决措施。首先介绍了IDSS的背景和意义,阐述了其在生产运营、市场营销、供应链管理等领域的具体应用场景,并强调了其对企业决策的重要性。然后分析了IDSS面临的挑战,包括数据质量、模型不确定性等问题,并提出了利用大数据、人工智能等新技术来解决这些问题的解决方案。通过本文,可以更深入地理解IDSS在企业管理中的作用,为企业决策者提供理论指导和实践建议。With the rapid development of information technology, the application of Intelligent Decision Support Systems (IDSS) in enterprise management is attracting increasing attention. This paper aims to explore the role and impact of IDSS in enterprise management, analyze the current problems it faces, and provide solutions. The background and significance of Intelligent Decision Support Systems (IDSS) are first introduced, elucidating its specific application scenarios in areas such as production operations, marketing, and supply chain management, emphasizing its crucial role in business decision-making. Subsequently, the challenges faced by IDSS are analyzed, including issues like data quality and model uncertainty, with proposed solutions leveraging new technologies, such as big data and artificial intelligence. This aims to provide a deeper understanding of IDSS’s role in enterprise management, offering theoretical guidance and practical recommendations to facilitate continuous business development and innovation. Through this paper, a deeper understanding of the role of IDSS in enterprise management can be gained, providing theoretical guidance and practical advice for business decision-makers.