增强

用绿茶增强您的免疫力！

儿茶素在茶中丰富，具有抗菌，杀菌和抗病毒作用。它因其对病原细菌（例如霍乱）和引起食物中毒的各种细菌（例如大肠杆菌O-157）的强大杀菌作用而被认可。它还以其对人类肠道中“不友善的细菌”（对我们身体有不良影响的细菌（细菌）的强烈杀菌作用而闻名。喝茶可能会增强“友好细菌”（细菌的力量，这些细菌对我们的肠道中的身体有良好的影响。

增强太阳能的预测分析...

3英国独立研究员4机械工程系，救赎主大学，埃德，伊德，尼日利亚奥桑州。___________________________________________________________________________ *Corresponding Author: Wisdom Samuel Udo Corresponding Author Email: wisdomudo213@gmail.com Article Received: 25-08-23 Accepted: 06-11-23 Published: 30-12-23 Licensing Details : Author retains the right of this article.本文根据创意共享属性 - 商业4.0许可（http://www.creativecommons.org/licences/by-nc/4.0/）发行，允许工作，无需进一步的工作，可以将工作归因于本期刊的开放式访问页​​面，从而可以进行非商业用途，再现和分发。___________________________________________________________________________

技术增强学习

团队是教学与学习中心 (CTL) 的一部分，我们为员工和学生在学习技术的整合和创新使用方面提供支持和指导。

增强美军的适应能力

飞机增强功能

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人机增强智能

当今人工智能研究进入新纪元，人工智能技术和应用已渗透到人类生活的方方面面，如何规避人工智能技术局限性带来的风险成为重大挑战。人机增强智能（HAI）的主要思想是替代人类的角色或将类似人类的认知能力嵌入智能机器。人机增强智能理念正受到学术界、产业界和政府部门的广泛关注和推动，其影响深远。人机增强智能的两种基本模式包括人机协同（HITL-HAI）和基于认知计算的人机增强智能（CC-HAI），这两种模式已成为人工智能的热点和基础前沿，近年来涌现出越来越多的原创研究。当前关于人机协同、人脑接口、人机协调与合作以及人机协同的高级感知和智能环境等理论正在不断涌现。尤其是 HITL-HAI 已广泛应用于航空、驾驶和机器人领域的交互式仿真模型。在此类模拟中，人类扮演着重要的角色

建筑业的人力增强

参考文献 1. 什么是人类增强？ https://www.freshconsulting.com/insights/blog/what-is-human-augmentation/ 2. Opinium Research。（2020 年 9 月）。《2020 年人类增强的未来》。卡巴斯基。 https://www.kaspersky.com 3. 全球人类增强行业 https://www.prnewswire.com/news-releases/global-human-augmentation-industry-301047387.html 4. 拉夫堡大学（引自《The Business MRI Report Hilti》） https://www.constructionnews.co.uk/news/musculoskeletal-injuries-cost-industry-646m-peryear-30-05-2019 5. HSE，《工作健康与安全：英国统计摘要》，2019 年 HSE，《英国工作相关肌肉骨骼疾病统计（WRMSD）》，2020 年

通过预测分析增强网络安全

摘要 - 启用6G的车辆网络面临着确保超级可靠的低延迟通信（URLLC）及时提供安全关键信息的挑战。车辆对所有（V2X）通信系统的现有资源分配方案主要依赖于基于传统优化的算法。但是，由于解决方案方法的高复杂性和沟通开销，这些方法通常无法保证在动态车辆环境中URLLC应用的严格可靠性和潜伏期需求。本文提出了一种基于联合功率和块长度分配的基于新颖的深钢筋学习（DRL）框架，以最大程度地减少基于URLLC的下链接V2X通信系统的有限块长度（FBL）示例中最坏的解码错误概率。该问题被称为非凸层混合构成非局部编程问题（MINLP）。最初，基于在块长度中得出解码误差概率的关节凸的基础，开发了一种基于优化理论的算法，并在感兴趣的区域内传输功率变量。随后，提出了一种有效的事件触发的基于DRL的算法来解决关节优化问题。将事件触发的学习纳入DRL框架中，可以评估是否启动DRL流程，从而减少DRL过程执行的数量，同时保持合理的可靠性性能。DRL框架由两层结构组成。在第一层中，在中央教练中建立了多个深Q-NETWORKS（DQN）以进行块长度优化。第二层涉及参与者 - 批评网络，并利用了基于深层的确定性策略颁奖典礼（DDPG）的算法来优化功率分配。仿真结果表明，所提出的事件触发的DRL方案可以实现关节优化方案的95％，同时为不同的网络设置减少DRL执行最多24％。

逆增强学习

问题：•最大化边距有点任意•没有明确的专家次级宾至如归的模型（可以添加松弛变量…）•凌乱的约束优化问题 - 不适合深度学习！

时间序列预测在增强

Atharva Vijay Raghorte 1，Paras Dilip Ghugal 2，Aditya Vasandani 3，Shiwali Charjan 4，Gandhar Khalale 5摘要时间序列预测在推进生物人工智能（Gen AI）模型的预测能力方面起着至关重要的作用。通过利用对时间模式和依赖关系的理解，AI系统可以增强其在自然语言处理（NLP）和图像产生等不同领域的能力。这项全面的审查旨在探讨时间序列预测对提高AI产出的质量和一致性的深刻影响。了解时间序列预测如何有助于NLP和图像产生等领域的AI代模型的性能，对于释放其全部潜力至关重要。然而，时间序列与Gen AI的整合提出了挑战，例如计算复杂性和影响模型输出的偏见。应对这些挑战对于确保准确和可靠的结果至关重要。未来的研究方向应着重于优化计算需求，减轻偏见并增强AI Gen Systems利用时间序列的伦理含义，以进一步提高其能力并确保在各个领域的可信赖应用。时间序列预测对Gen Gen Model绩效的影响如何理解时间模式如何改善AI代决策？理解时间模式大大丰富了生成人工智能（Gen AI）的决策能力，尤其是在跨越各个领域的预测场景中，例如股票市场趋势，零售需求和用电使用优化[1]。通过将Gen AI应用于时间序列数据的分析，这些系统不仅可以以更高的准确性预测未来的事件，而且还可以适应时间趋势的变化，从而使它们更具弹性和灵活性[1]。通过使用先进的神经网络体系结构（例如基于变压器的模型）进一步增强了这种适应性，该模型通过利用多头自我注意力的机制来掌握时间依赖性的细微差异[2]。此外，在广泛的时间数据集上预先培训的基础模型的集成使Gen Gen可以在不同域中传输学习的模式，从而提高其概括能力并启用准确的预测，即使对于训练阶段中未遇到的数据集也是如此[1]。因此，在AI中的时间模式的理解和应用不仅提高了预测的准确性，而且还有助于开发更容易解释和可靠的模型，为在广泛的领域中更智能的决策过程铺平了道路[2]。