决策框架特征的含义？

一、决策框架特征的含义？

SPADE决策框架可以用来推动重要决策，脱离对缓慢的寻求共识决策的依赖。SPADE的五个字母分别代表“设置（Setting）、人员（People）、备用方案（Alternatives）、决定（Decide） 以及解释（Explain）”。在这里要重点讨论的是，让一个强有力的决定能够落地的最后关键一步：解释。

二、供应链决策的框架？

供应链涵盖了从供应商的供应商到客户的客户之间有关最终产品或服务的形成和交付的一切业务活动。供应链不仅包括制造商和零件/原材料供应商，也包括批发/分销商，零售商和客户本身。在一个组织内部，供应链涵盖实现客户需求的所有职能，包括新产品开发，采购，生产，分销，财务和客户服务等等。供应链是动态的，其中包含了信息，产品和资金在供应链各组织之间的流动，供应链的每个组织环节执行不同的流程，与供应链的其它组织相互作用。

供应链的目的是要使整个供应链产生的价值最大。供应链的价值是指最终产品销售给客户带来的收入与供应链满足客户需求所支付的总成本之差，供应链营利 (supply chain profitability)是指整个供应链各组织所共享的总利润。在大多数商业供应链中，供应链的价值与供应链营利紧密相关，供应链营利越高，供应链也就越成功。供应链的成功是根据供应链营利来定义的，而不是根据单个组织的利润来评测 (侧重单个组织的营利通常导致整个供应链营利减少)

任何供应链都只有唯一一个收入来源：顾客。顾客是供应链中唯一真正的现金流入点，所有其它的现金流动只不过是发生在供应链中的资金交换 (假定供应链各组织都是独立的实体)，这种现金交换增加供应链的成本。事实上，供应链中所有信息、物料和资金的流动都会产生成本。因此，对这些流动的有效管理是供应链成功的关键。供应链管理就是通过对供应链各组织之间信息流、物流和资金流的管理来获得最大供应链营利。

决策层次

成功的供应链管理需要制定与信息、物料和资金流动相关的各种决策，这些决策，根据其频度和影响的时间跨度，可分为三个阶段：

1. 供应链战略(或设计)

在这个阶段，公司决定如何构造供应链，决定供应链的配置，以及供应链的每个环节(组织)执行什么样的流程。这些决策通常也称为战略供应链决策。公司的战略决策包括生产和仓储设施的位置和能力，在各个地点制造或存放的产品，根据不同交货行程采用的运输模式，以及将要使用的信息系统的类型。公司必须保证供应链配置支持其在这一阶段的战略目标。

2. 供应链计划

在供应链配置确定之后，公司需要有相应的供应链计划，也即要制定一整套控制短期运作的运营政策，这一阶段的决策必须满足既定战略供应链配置的约束。计划从预测来年(或时间跨度为三个月到一年)的市场需求开始，包括决定哪个地点供应那些市场，计划库存多少，是否外协制造，补货和库存政策，备货点设定(以防缺货)，以及促销时间和规模等有关政策。

3. 供应链运作

这一阶段的决策时间是周或天，公司根据既定的供应链计划做出具体实现客户订单的有关决策，其目的是以尽可能好的方式实施供应链计划。在这一阶段，公司分派订单给库存或生产部门，设定订单完成日期，生成仓库提货清单，指定订单交付模式，设定交货时间表，和发出补货订单。由于供应链运作是短期决策，通常具有更小的需求不确定性。因此，运作决策的目的就是要利用这种不定因素的减少，在供应链配置和计划政策的约束下取得最优性能。

供应链的设计、计划和运作对整个供应链营利和成功有着重大影响。

三、信贷决策报表分析框架有哪些？

信贷决策报表分析框架有基本情况、经营情况、财务收支、成本效益分等。

四、人工智能的理论框架？

TensorFlow是 谷歌基于DistBelief进行研发的第二代 人工智能 学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。

TensorFlow可被用于 语音识别或 图像识别等多项机器学习和深度学习领域。

五、pycharm人工智能框架吗？

是的，PyCharm是一个集成开发环境（IDE），支持多种编程语言，包括Python。

在人工智能领域，PyCharm可以用于开发和调试基于Python的人工智能模型和算法。

它提供了丰富的功能和插件，使得开发人员可以更加高效地编写、测试和部署人工智能应用程序。

此外，PyCharm还提供了智能代码补全、调试工具、版本控制等功能，帮助开发人员提高工作效率。

所以，可以说PyCharm是一种适用于人工智能开发的框架。

六、人工智能学科体系框架？

从人工智能技术的学科体系结构来看，人工智能人才需要构建三大块知识基础，其一是数学基础；其二是计算机基础；其三是人工智能平台基础，所以学习人工智能知识不仅知识量比较大，难度也相对比较高。

数学基础是学习人工智能技术的重要前提，人工智能领域的诸多研究方向都离不开数学知识，比如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等等。数学基础涉及到高等数学、线性代数、概率论等内容，可以说数学知识的掌握情况对于人工智能知识的学习会起到非常重要的作用。

以机器学习为例，机器学习涉及到数据收集、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用等多个环节，算法是机器学习的核心，所以学习机器学习的重点就是对于算法（设计）的认知能力，而算法设计的基础就是各种数学知识的应用。当前有不少数学（统计学）专业的毕业生会考研人工智能方向，这也是不错的选择。

计算机知识也是人工智能知识体系的重要组成部分，由于人工智能领域涉及到大量的计算机知识，所以长期以来，计算机专业也是培养人工智能人才的主要渠道之一。从当前的人工智能技术体系结构来看，主要涉及到操作系统、计算机网络、编程语言、算法设计、数据结构等计算机专业知识。

人工智能平台涉及到的内容非常多，不仅涉及到大量人工智能基础知识，同时也涉及到不同研发方向的相关知识，包括机器学习、计算机视觉、自动推理等等。初学者应该根据自身的知识结构和兴趣爱好，选择一个主攻方向。

七、机会评价框架是风险型决策吗？

机会评价框架不是风险型决策

风险型决策：是指决策者对决策对象的自然状态和客观条件比较清楚，也有比较明确的决策目标，但是实现决策目标必须冒一定风险。

　　在未来的决定因素，可能出现的结果不能作出充分肯定的情况下，根据各种可能结果的客观概率作出的决策。决策者对此要承担一定的风险。

　　风险型问题具有决策者期望达到的明确标准，存在两个以上的可供选择方案和决策者无法控制的两种以上的自然状态，并且在不同自然状态下不同方案的损益值可以计算出来，对于未来发生何种自然状态，决策者虽然不能作出确定回答，但能大致估计出其发生的概率值。对这类决策问题，常用损益矩阵分析法和决策树法求解。

八、人工智能和数据决策的区别？

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。

在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

九、人工智能 决策

人工智能对决策的影响及未来发展

在当今信息时代，人工智能（AI）已经成为一种强大的技术工具，正在深刻地影响着各行各业的决策过程。人工智能通过大量数据的分析和模式识别，能够改变我们的商业模式、提升生产效率、改善医疗系统、优化交通运输以及改变人们的日常生活方式等。本文将探讨人工智能对决策的影响，以及其未来的发展趋势。

人工智能技术为决策提供准确的数据分析

传统的决策常常依赖于人们的经验和直觉，但由于信息量庞大和数据复杂性增加，人类的决策能力受到了挑战。人工智能通过强大的计算能力和智能算法，能够对海量的数据进行分析和处理，从而为决策者提供相对准确和全面的信息。

例如，在金融领域，人工智能可以分析市场数据、公司财务报告、行业趋势等信息，帮助投资者进行风险评估和投资决策。在医疗领域，人工智能可以通过研究大量的医疗数据和病例，提供诊断建议和治疗方案。在企业管理中，人工智能可以帮助管理者进行销售预测、供应链管理和员工绩效评估等决策。

人工智能改善决策的速度和效率

与传统的决策方式相比，人工智能在处理速度和效率方面有明显优势。人工智能可以快速分析和处理大量的数据，节省了人工处理的时间和资源。同时，人工智能还能够并行处理多个任务，提高了决策的效率。

以自动驾驶技术为例，人工智能通过实时感知和分析，可以快速做出适应性驾驶决策，提高交通安全和效率。在物流行业，人工智能可以通过智能算法优化路线规划和装载，提高货物配送的效率。在金融领域，人工智能可以通过高速交易系统快速响应市场变化，实现更高的交易效益。

人工智能带来决策的风险和挑战

尽管人工智能在提供准确和高效的决策支持方面有众多的优势，但也面临着一些风险和挑战。

首先，人工智能的决策建议依赖于算法和模型的准确性。如果算法中存在错误或数据质量不高，可能会导致错误的决策。此外，人工智能也存在对决策因果关系理解不足的问题，导致无法准确预测复杂的决策结果。

其次，人工智能可能会面临数据隐私和安全的问题。人工智能需要大量的数据来进行分析和学习，但数据的收集和使用必须符合相关的隐私法律和安全标准。如果数据泄露或被滥用，可能会对个人和组织造成严重的损害。

人工智能在决策领域的未来发展

随着人工智能技术的不断发展，其在决策领域的应用也将不断扩展和深化。以下是人工智能在决策领域未来发展的几个趋势：

• 智能决策辅助工具的发展：人工智能将会进一步发展出更智能和全面的决策辅助工具，用于提供更准确和全面的决策支持。这些工具将结合机器学习、自然语言处理和知识图谱等技术，能够从多个维度和角度对决策问题进行分析和评估。
• 决策自动化的提升：人工智能将加速决策的自动化进程，通过深度学习和自主决策模型，实现更高效、准确和可靠的自动决策。这将极大地提高决策的速度和效率，释放人力资源，使人类能够更专注于高级决策和创新。
• 决策与人类智慧的融合：人工智能将不再仅仅是为人类提供决策支持，而是与人类智慧相结合，实现智能决策的共同决策过程。人类与人工智能系统的合作将更加紧密，带来更好的决策结果。
• 决策伦理和法律的规范：随着人工智能应用的广泛，决策伦理和相关法律的规范也将得到进一步的关注和完善。人工智能在决策过程中必须考虑到伦理和社会价值观，确保决策的公正性和可信度。

总之，人工智能对决策的影响是显而易见的。它为决策过程提供了更准确和高效的数据分析，改变了决策的速度和效率。然而，人工智能在决策过程中仍面临一些风险和挑战，需要合理规范和使用。随着人工智能技术的不断发展，它将继续推动决策领域的创新和进步，为人类带来更好的决策体验。

十、人工智能框架什么意思？

深度学习框架也就像Caffe、tensorflow这些是深度学习的工具，简单来说就是库，编程时需要import caffe、import tensorflow。