XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System明显增强
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％。
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]。
增强医学成像能力
(2) to continuously update the WHO lists of priority medical devices available via WHO's Priority Medical Devices Information System (MeDevIS), including in respect of medical imaging equipment, related nomenclature, consumables, calibration, technical specifications, traceability, preventive maintenance and training material, level of healthcare use and relation to clinical guidelines, to serve as a reference for Member States and relevant stakeholders, as per decision WHA75（25）（2022）关于医疗设备命名法的标准化，以及成员国的考虑，当开发了医疗设备或基本诊断的国家清单时；
进化增强学习
摘要 - 在复杂解决问题中的增强学习和进化算法（EAS）的局限性时，进化增强学习（EVORL）已成为协同解决方案。Evorl整合了EAS和增强学习，为培训智能代理提供了有希望的途径。该系统评价首先通过Evorl的技术背景导航，研究了EAS和强化学习算法之间的共生关系。然后，我们深入研究了EAS和强化学习所面临的挑战，探索了它们的相互作用和对Evorl功效的影响。此外，审查强调了解决与Evorl当前景观内有关可伸缩性，适应性，样本效率，对抗性鲁棒性，道德和公平性有关的开放性问题的必要性。最后，我们提出了Evorl的未来方向，强调了努力增强自我适应和自我改善，概括，可解释性，可解释性等的研究途径。作为研究人员和从业人员的综合资源，这项系统的审查提供了有关Evorl现状的见解，并提供了指南，以推动其在不断发展的人工智能景观中的能力。
增强现实手机
增强现实 (AR) 是可用于提高 4.0 革命时代教育质量的交互式技术之一。本研究的目的是在动力传动课程中开发基于移动设备的交互式媒体增强现实 (ACRMobi)。此外，它还分析了讲师和学生对实施 ACRmobi 作为 21 世纪现代职业教育媒体的反应。4D 模型用作媒体产品开发模型，而使用的工具是对所开发媒体的验证和响应问卷。它使用描述性定性和定量分析技术通过查看结果标准来计算平均分数。以 ACRmobi 媒体形式获得的研究结果基于专家评估有效，并基于讲师的反应和学生的反应在其中一个职业教育机构实施后具有实用性。作为验证者的专家报告说，ACRMobi 是一种可以应用于职业教育的交互式媒体。ACRMobi 包含可以提高学生积极性的元素，因为它是基于技术的。综合学习ACRMobi更有激励性，应用也更灵活。
