公共决策政治观含义？
一、公共决策政治观含义？
公共决策的涵义与特征 赵汝周 公共决策属于管理决策的一种，它是以国家行政机关为主体的社会公共组织，为实现特定的管理目标，解决社会公共问题，从实际出发，制定和选择行动方案的活动过程。
其构成要素包括：决策者、决策对象和目标、决策信息、决策理论和方法、决策环境、两个以上有价值的方案等。
二、政治决策封闭什么意思？
不只是想回答政治决策封闭吧？ 传统的专制社会中，政治决策取决于最高统治者少数人的意志，具有封闭性、主观性、狭隘性和随意性等特点，谈不上决策的科学性，管理也是落后的、低效率的，那时，社会经济的发展水平和自然科学、社会科学的发展水平，也没有为决策的科学化和管理的高效化创造必要的前提。
公众的广泛参与、特别是政治结构的分殊化和政治职能的专门化所带来的公务人员的知识化和专业化等等，为政治决策的科学化和管理的高效化，提供了人员和制度保证。政治决策的科学化和管理的高效化，将使政治体制的决策能力、组织能力、应变能力、运行活力、办事效率普遍提高。从而有利于经济的发展和社会的全面进步，有利于社会政治制度的巩固。
三、政治协调决策模型的优点？
政治协调决策模型是认为政策选择是建立在领导者优秀的素质和治国经验的基础上，由领导者或领导集体依据自己的应变能力和判断力进行决策。
其优点是决策迅速，但决策的质量同领导者个人的素质、经验密切相关，是决策成功的决定性因素。但由于政策问题的复杂性，决策者在进行决策时还要依靠各种政策研究机构和专家的支持。
四、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。
五、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。
六、政治系统决策模型是理论吗？
政治系统决策模型是理论主要是以下几点：
1.理性决策模型
又称为科学决策模型，即奉行最大化原则，抉择最优方案、谋求最大利益。强调面对的是一个既定的问题，决策者目标明确，而且该问题有两个以上可供选择的解决方案，能够准确地预测出每个方案在不同的客观条件下产生的结果。
2.渐进决策模型
①采用不断尝试的方法，找出满意的结果。
②从若干个相差不大的方案中选择相对较好的方案。
③使利益相关集团达成共识，协调各种冲突的目标。
3.精英决策模型
精英决策模型，是将公共政策看成是反映占统治地位的精英们的价值和偏好的一种决策理论。该模型认为：
①只有少数掌权的人为社会分配价值。
②群众对社会的影响可以忽略。
③占统治地位的精英们决定公共政策，医学教育`网搜集整理然后由政府机构和官员加以实施。
4.集团决策模型
集团决策模型强调利益集团之间的相互作用，认为政策是利益集团之间争斗所达到的平衡。
优点：充分考虑利益集团在决策过程中的作用，对分析和处理具有利益冲突的各种政治、经济和社会行为有较好的作用，但过分夸大了集团的重要性，低估了决策者的作用及其他因素的影响。
5.系统决策模型
系统决策模型从系统论的观点出发，把政策视为政治系统对来自环境需求的反应。政治系统是复杂的，按照系统论的观点，可以把政治过程看作一个黑箱，人们不需要详细研究其具体结构，只需要了解投入和产出，了解政策制订系统与环境的作用，而这种相互影响是一个动态的过程。在稳定的环境里，政治系统的反应可以是渐进性地修改政策；而在快速变迁的环境中，则需要对政治系统进行彻底的变革。
七、政治决策的重要性及决策过程
政治决策的重要性及决策过程
政治决策是指政府或政治机构根据国家或组织的需求、利益和目标，采取具体行动并作出决策的过程。政治决策对一个国家的发展和稳定起着至关重要的作用。本文将探讨政治决策的重要性以及决策过程中的一些关键因素。
政治决策的重要性
政治决策对于一个国家的长远发展具有重要意义。一个国家的政治决策能够直接影响社会经济、国家安全、民生福祉等方面。政治决策的合理性和科学性关系到国家的发展方向和目标的实现。合理的政治决策能够推动国家向前发展，改善人民生活，提高国家的国际地位。相反，不合理的政治决策可能导致国家经济崩溃、社会动荡和民众不满。
政治决策的过程
政治决策的过程可以分为以下几个步骤：
- 问题识别：政府或政治机构首先要明确问题，了解当前的政治、经济和社会环境，确定需要解决的问题。
- 数据收集：政治决策需要依据数据和信息作出，政府或政治机构会收集各种相关数据，进行分析和研究。
- 政策制定：根据问题和数据，政府或政治机构会制定相应的政策以解决问题。政策的制定需要充分考虑各种利益和影响。
- 决策实施：政府或政治机构将制定好的政策付诸实施，通过各种手段推动政策的落地。
- 监督评估：政府或政治机构需要对实施的政策进行监督和评估，以便及时调整和改进政策。
决策过程中的关键因素包括政府领导层的决策能力和素质、社会各方面的参与和建言献策、决策的透明度和公正性等。有时候，政治决策也会受到外部因素的影响，如国际关系、经济形势、舆情等。
综上所述，政治决策对于一个国家的发展和稳定至关重要，需要确保决策的合理性和科学性。政治决策的过程需要经历问题识别、数据收集、政策制定、决策实施和监督评估等步骤，并受到政府能力、社会参与和透明公正等因素的影响。
感谢您阅读本文，希望通过本文能够增加对政治决策的了解，并进一步认识政治决策对国家和社会的重要性。
八、人工智能对决策技术的影响？
从人工智能中获得的实际生产力，在于为我们提供了做某件事新的思维方式。
人工智能，可以帮助企业和人们，更高效的使用资源，具有提高生产力的巨大潜力，并简化我们与大数据交互的方式。
报告显示，在2015到2020年，估计大数据和物联网对英国累计的效益为2400亿英镑; 制造业从中获得最大的收益，各行业最大的收益，将来自节能增效。
九、人工智能能更快做出决策的例子？
人工智能更快的做出决定的例子就是答题，赚金币就是最好的例子
十、什么是人工智能决策支持系统？
智能决策支持系统是人工智能（AI，ArtificialIntelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，ExpertSystem）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。