智能决策是指运用人工智能技术，通过对大量数据的分析、处理和学习，为决策者提供科学、合理的决策依据。智能决策的内涵主要包括以下几个方面：
1. 数据驱动：智能决策依赖于大量的数据，通过对数据的采集、清洗、分析和挖掘，提取有价值的信息，为决策提供支持。
2. 模型构建：智能决策需要建立各种数学模型、统计模型和机器学习模型，通过模型的建立和优化，提高决策的准确性和可靠性。
3. 知识融合：智能决策需要将不同领域的知识和经验进行融合，形成跨学科的知识体系，以提高决策的全面性和深度。
4. 动态调整：智能决策需要根据外部环境的变化和内部决策结果的影响，及时调整决策策略和方案，以适应不断变化的决策环境。
5. 人机协同：智能决策需要充分发挥人的主观能动性，同时利用机器的计算能力和数据处理能力，实现人机协同，提高决策的效率和效果。
智能决策的特征主要有以下几个方面：
1. 自动化：智能决策可以自动完成数据分析、模型构建、知识融合等任务，减少人为干预，提高决策效率。
2. 智能化：智能决策可以通过机器学习、深度学习等技术，实现对复杂问题的智能识别和处理，提高决策的准确性。
3. 实时性：智能决策可以实现对实时数据的快速处理和分析，为决策者提供即时的决策依据。
4. 可解释性：智能决策可以通过可视化、规则引擎等技术，使决策者能够理解和解释决策过程和结果，提高决策的透明度和可信度。
5. 可扩展性：智能决策可以根据不同的应用场景和需求，灵活地调整和扩展，满足多样化的决策需求。
总之，智能决策是一种基于大数据、人工智能和机器学习等技术的决策方法，具有自动化、智能化、实时性、可解释性和可扩展性等特点。随着人工智能技术的发展，智能决策将在各个领域得到广泛应用，为决策者提供更加科学、合理的决策依据。
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