要進一步擴展ADer基準庫，可以考慮以下幾個策略：
多樣化數據集來源：除了目前的工業和醫療領域，ADer可以納入更多來自農業、交通、環境監測等領域的數據集。例如，農業中的作物病害檢測、交通中的車輛故障檢測等，這些都是潛在的異常檢測應用場景。
引入合成數據：利用生成對抗網絡（GAN）等技術生成合成異常數據，這不僅可以增加數據集的多樣性，還能幫助模型學習到更多的異常模式，特別是在實際數據稀缺的情況下。
支持新興異常檢測方法：隨著技術的進步，新的異常檢測方法不斷出現。ADer應該設計一個靈活的框架，允許研究者輕鬆地將新方法集成進來，並進行基準測試。
社群合作與開源：鼓勵研究社群參與ADer的擴展，通過開源平台共享數據集和方法，促進合作與交流，從而快速豐富基準庫的內容。