标签
本文提出了一种由人工智能增强的救护车行程时间估算决策支持系统，该系统使用斯科讷地区的历史数据，表明行程时间随小时、日期和出车优先级而变化，并利用 SHAP 和置换重要性提高可解释性。
提出一种面向救护车行程时间估计的不确定性感知方法，通过生成上下文自适应的预测区间来支持更透明、更风险敏感的紧急医疗调度决策，并在瑞典Skåne地区两年的真实救护数据上进行了回顾性评估。
本文调查了大语言模型中系统性的亲AI偏见，发现模型在咨询建议类查询中不成比例地推荐与AI相关的选项，高估AI相关工作的薪资，并且无论提示框架如何，"Artificial Intelligence（人工智能）"在模型内部表征中都占据异常中心的位置，其中闭源专有模型表现出更强的偏见。
THPL：面向循环水养殖系统（RAS）中虹鳟投喂管理的视觉到语言决策支持框架，通过鱼类轨迹提取行为系数、层级行为编码器生成双证据令牌，并结合LoRA微调与反事实多模态DPO提升LLM的因果推理与决策准确率。
Jev by TypeSafe 是企业AI的决策组件，提供类型化判断（Choice、Score、Noul）以替代工作流中的文本生成，从而实现更好的治理和验证。
OpenClaw v2026.9.6 新增了对 Claude Opus 5.5、GPT-6 Sol 和 Luna、Grok 4.7 等 AI 模型的支持，同时提供了托管更新、重启恢复、使用情况报告、GitHub 集成、实时会议笔记和可选决策模型等功能。
GLiNER2.5-Decide 是一个拥有340M参数的英文分类模型，专为操作决策设计，能在单次前向传播中支持多个标签集，无需使用提示模板。
本文研究离线多模态大型语言模型作为空中作战的决策支持工具，详细描述了一种模块化检索增强架构，并介绍了与Brazilian Air Force合作的试点研究，该研究显示在条令评估任务中认知负荷降低且效率提高。
本文提出了一种用于供应链分析的混合式智能代理AI框架，该框架使用协调代理和专门代理来改进决策，实现90%的准确率，并将令牌使用量减少四倍。
Phorecaster365 提出了一种用于药品销售预测的人工监督参考架构，该架构集成了数据摄入、建模和治理，并带有验证框架，尽管它并未确立实际世界的准确性。
本文提出了语义信号辅助决策支持（SSADS）框架，该框架将退货备注转换为状况因子和信号质量评分，以优化逆向物流中的检查与回收分配，在合成基准场景中显示净回收价值有所提升。
Simile 正在构建一个 'What-If Machine' 来模拟现实世界的决策并理解干预的影响，强调因果关系而非相关性。
本文提出FLARE框架，该框架结合模糊逻辑、时间驱动作业成本法和投资回报率分析，以评估在不确定性条件下医疗保健中采用人工智能的经济和运营影响。
本文提出了一种基于飞行日志的无人机螺旋桨健康监测的变形人工年龄评分（AAS）决策支持原型，采用多指标方法评估螺旋桨健康状况并优先安排维护。
本文提出了一种面向ITSM工单数据的社会技术AI流水线，结合基于LLM的模式归一化与聚类，生成面向高管的决策支持工件。利益相关者评估显示，在可解释性、可操作性、信任度及使用可能性方面均获得高分。
这篇arXiv论文对八种开源小语言模型在不同微调策略下进行了基准测试，用于急诊科决策支持，发现LoRA微调的小语言模型在分诊和转诊任务上可以超越商业基线模型，同时保持本地可部署性。
TumorBoard 是一个用于纵向神经肿瘤学的多智能体决策支持系统，它利用共享的纵向病例状态和可审计的声明-证据账本。在包含360个病例的基准测试中，它优于基线模型，并且安全治理机制减少了有害推荐。
本文介绍了AWARE-FX，一个可审计的AI/NLP决策支持系统，可从年度报告中提取并对企业外汇套期保值披露进行评分，并在24,909个香港公司年度样本上进行了FinBERT、ModernBERT和Qwen3-8B的对比评估。
本文提出将计划任务与执行动作之间的桥梁构建为拟线性费雪市场，实现分数信用分配。引入了守恒与垃圾过滤工具，并通过熵正则化扩展模型以处理噪声，将其与最优传输统一。
HantaWatch 是一个用于汉坦病毒基因组监测的联邦学习框架，能够在不共享原始数据的情况下协作训练基于序列的模型，集成了k-mer特征提取和自适应优化，以支持风险筛查和专家优先排序。