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增强学习
摘要 - 灌溉调度的任务涉及在整个生长季节的整个过程中依次建立要向现场施用的灌溉的时间和数量。此任务可以概念化为马尔可夫决策过程。强化学习（RL）是一种机器学习方法，利用与环境互动获得的奖励来指导行为，并逐步制定了一种最大化累积奖励的策略，非常适合管理诸如灌溉计划之类的顺序决策过程。深度RL是RL与深度学习技术的结合，有可能为复杂的国家提供复杂的认知决策挑战提供新颖的解决方案。在这项研究中，将提出一种基于RL的灌溉计划方法，以增强灌溉应用中经济回报的优化。此方法涉及计算每个步骤的灌溉量，同时服用蒸散量（ET），土壤水分，未来的沉淀概率以及当前的作物生长阶段。模拟结果显示，经济回报率有显着改善，潮湿季节和旱季分别为5.7％和17.3％，而节水效应类似于传统的基于阈值的方法。
增强学习
强化学习（RL）借助深度神经网络中的广告，使多样化的学科中的重大分解。一些早期的亮点是在计算机游戏中（Mnih等，2015），国际象棋和GO（Silver等，2016）和机器人技术（Lillicrap等，2015; Haarnoja等，2018b）。最近的高光包括开发有效的算法，例如矩阵乘法（Fawzi等，2022）和分类（Mankowitz等，2023）。RL在天文学上也有一些应用。Telescope automation is closely related to robotics and RL can be used in telescope control including adaptive optics (Nousiainen et al., 2022; Landman et al., 2021; Nousiainen et al., 2021) and adaptive reflective surface control (Peng et al., 2022) as well as in observation scheduling (Jia et al., 2023a,b, 2022）。进一步向下数据流，RL已应用于射电天文数据处理管道（Yatawatta and Avruch，2021; Yatawatta，2023）进行超参数调整。将模范天文学视为从观察望远镜到科学家的数据流或信息，我们可以看到RL的更多应用以帮助和完善这种流程并激发该出版物。几种方法属于机器学习的伞（ML）：监督学习是最常用的方法，在该方法中既可以赋予计算机的输入和所需的输出，以学习执行某个任务。无监督
国家人工智能研发战略计划:2019年更新 - 投研数据库
2019年更新：持续对基础AI研究进行长期投资 ............................................................................................. 7 推进以数据为中心的知识发现方法 .................................................................................................................................. 9 增强AI系统的感知能力 .................................................................................................................................................... 9 了解AI的理论能力和局限性 ............................................................................................................................................ 10 开展通用人工智能研究 .................................................................................................................................................. 10 开发可扩展的AI系统 ........................................................................................................................................................ 11 促进人类AI的研究 ............................................................................................................................................................ 11 开发更强大，更可靠的机器人 ...................................................................................................................................... 11 推进硬件以改进AI ............................................................................................................................................................ 12 创建AI以改进硬件 ................................................................................
增强灵活性：机器人如何增强人类手术技能
手术是一个高度尊敬的职业，这是有充分理由的：手术需要多年的培训才能获得有关人类解剖学和医学的详细知识。最好的外科医生将这些知识与他们用来治疗患者并帮助他们康复的特殊手动敏捷性结合在一起。外科医生的敏捷性通常将好外科医生与伟大的外科医生分开。幸运的是，人工智能（AI）和机器人技术的新兴进步现在有可能缩小这一差距。Last year, more than 2 million surgeries were performed with robotic systems like Intuitive's da Vinci ( 1 ), which facilitates mini- mally invasive (“keyhole”) surgery to help reduce pain, blood loss, scarring, complica- tions, and recovery time in many procedures involving the appendix, colon, gall bladder, prostate, and others.这些机器人非常复杂，但是几乎每个运动都是由人类外科医生决定的。这是因为手术对错误极为敏感 - 有很多罕见但潜在的边缘条件，即使是单个失败的后果也会导致严重的不良事件，因此可能需要很长时间才能完全自动自动化的机器人足够安全可靠。此外，外科医生和患者可能会害怕完全自身的手术机器人，并且可能会有实质性的监管和法律障碍来获得批准。然而，AI的最新进展正在为提高特定子任务（例如缝合，清理和切除）时增强外科医生的技能开放。而不是“自主”一词，它听起来可能对外科医生和患者有威胁，我们将“增强灵巧性”一词呈现到dembibe系统中，其中手术子任务由近距离
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。
DNA密码学用于增强图表的增强图表...
所提出的模型包括将应用程序分组为对象，象征着组织中的各个部门，从而促进了灵活的云环境。这些应用程序跨越了由理由和域相互联系的多个域，在这些领域中，角色是参与者指示员工访问资源和管理实体的工作职能的参与者。建议的访问控制模型非常适合用户和设备注册的高度分布式云计算环境。在RBAC机制中的角色是根据其各自的应用在层次上结构化的，该应用在动态或静态上分配以防止信息丢失。 利用推理来收集数据和利用，RBAC模型使管理员能够建立基于上下文的策略，从而确保用户凭据的保护而无需第三方参与。 简化的策略管理和增强控制权在访问和管理政策上都均可实施。 推理机制是使用扩展的XACML实体实施的。 信任模块识别恶意用户后，会发出身份标签，以防止未经授权的数据访问。 以下图说明了提出的访问控制方案的操作。在RBAC机制中的角色是根据其各自的应用在层次上结构化的，该应用在动态或静态上分配以防止信息丢失。利用推理来收集数据和利用，RBAC模型使管理员能够建立基于上下文的策略，从而确保用户凭据的保护而无需第三方参与。简化的策略管理和增强控制权在访问和管理政策上都均可实施。推理机制是使用扩展的XACML实体实施的。信任模块识别恶意用户后，会发出身份标签，以防止未经授权的数据访问。以下图说明了提出的访问控制方案的操作。
通过数据增强增强社交网络广告预测的比较研究
摘要 - 在社交网络广告的不断发展的景观中，数据的数量和准确性在预测模型的性能中起着至关重要的作用。然而，鲁棒预测算法的发展通常受到现实数据集中存在的有限尺寸和潜在偏差的阻碍。本研究介绍并探讨了社交网络广告数据的生成增强框架。我们的框架探索了三个用于数据增强的生成模型 - 生成对抗网络（GAN），变异自动编码器（VAE）和高斯混合模型（GMMS） - 以丰富社交网络广告分析有效性的上下文中的数据可用性和多样性。通过执行特征空间的合成扩展，我们发现通过数据增强，各种分类器的性能已被定量改进。此外，我们比较了每种数据增强技术带来的相对性能增长，从而为从业者提供了选择适当的技术以增强模型性能的见解。本文通过表明综合数据增加可以减轻社交网络广告领域中的小型或不平衡数据集施加的限制，从而有助于文学。同时，本文还提供了有关不同数据增强方法的实用性的比较观点，从而指导从业者选择适当的技术来增强模型性能。