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World File Search System抽样
目的抽样
有目的的抽样已在研究学科中广泛使用，尤其是在商业和管理研究中。现有文献主要集中在其在定性研究中的应用上，但在定量环境中使用它的基本原理仍未得到充满意，使研究人员的实际指导有限。此外，在学术文本，特别是书籍中都可以找到许多可用的文献，这些文献可能并不总是为成功实施和报告有目的性采样的定量研究提供足够可行的指导。本社论通过介绍专门针对用于定量研究的目的抽样定制的结构化准则来解决这些差距。它为系统地实施和透明地报告目的抽样提供了实用建议。社论讨论了不同类型的目的抽样，包括标准采样，最大变化采样和理论采样，并在定量环境中说明了它们的应用。它还讨论了如何将有目的的抽样与其他技术（例如雪球采样和配额抽样）结合起来，以增强数据质量和相关性。列出了详细的逐步指南，用于采用有目的的抽样并以可靠的方式报告其在定量研究中的使用。此外，我们为作者和审阅者提出了一个显着清单，以确保报告的严格，透明度和报告的一致性。这项工作通过介绍在定量研究中采用有目的性抽样的第一个综合框架之一，有助于对采样的越来越多的论述。通过指导研究人员以更严格和透明度采用有目的的采样，我们希望建立数据的代表性并提供更可靠的估计来解释或预测调查现象。
约束抽样强化学习
在线强化学习 (RL) 算法通常难以部署在复杂的面向人类的应用程序中，因为它们可能学习缓慢并且早期性能较差。为了解决这个问题，我们引入了一种实用的算法，用于结合人类洞察力来加速学习。我们的算法，约束抽样强化学习 (CSRL)，将先前的领域知识作为 RL 策略的约束/限制。它采用多种潜在的策略约束来保持对单个约束错误指定的鲁棒性，同时利用有用的约束来快速学习。给定一个基础 RL 学习算法（例如 UCRL、DQN、Rainbow），我们提出了一种具有消除方案的上限置信度，该方案利用约束与其观察到的性能之间的关系来自适应地在它们之间切换。我们使用 DQN 型算法和 UCRL 作为基础算法来实例化我们的算法，并在四种环境中评估我们的算法，包括三个基于真实数据的模拟器：推荐、教育活动排序和 HIV 治疗排序。在所有情况下，CSRL 都能比基线更快地学习到好的策略。
模块 4，第 3 章：抽样计划
◦☒ 可以与测量单位相同（例如，教师、学生、家长、管理人员）。◦☒ 可以是更大的单位（例如，教室、年级、学校、学区）。◦☒ 对测量发生的最高级别进行抽样（例如，如果要测量每所学校的学生、教师和校长，则抽样学校）。
大麻制品抽样和检测技术指导
实验室应根据本分则 (a) 至 (i) 款对属于 R 420.303 规定的收获批次或生产批次的大麻产品进行本分则 (a) 至 (i) 款规定的必需安全测试，但本规则分则 (4) 款规定的情况除外。合规性测试中使用的最小测试部分应与方法验证期间使用的测试部分一致。当大麻产品形态发生变化时，机构可发布指南，根据产品类型指示需要进行以下哪些安全测试： (a) 效力分析。以下所有内容均适用于本分则下的效力分析： (i) 在准备用于效力分析的样品时，实验室不得掺假或试图以任何方式操纵样品的总效力，包括添加在研磨和均质过程中去除的毛状体。 (ii) 用于效力测试的所有花卉材料必须代表最终消费者使用的产品，并以代表消费者使用产品的方式均质化。在均质化过程中，不得将 Kief 重新引入花卉样本中，除非根据国际官方分析合作协会 (AOAC) 编写的官方分析方法附录 K 进行全面验证。
柔性内窥镜的抽样和培养：第一阶段
参考文献1。奥林巴斯。了解灵活内窥镜的抽样和培养的差异：为什么我们需要一种统一的方法。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evid-ence/publications/nexpass-differences-smppling-smpling-ulturing。访问2023年2月2。奥林巴斯。针对内窥镜抽样和培养计划实施和管理的提示，技巧和见解。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evidence/publications/sampling-and-culturing。2023年2月访问； 3。奥林巴斯。美国内窥镜研究：正确进行采样，培养和评估。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evidence/publications/endoscopes-sampling-culturing。访问2023年2月
定量研究中的有目的抽样PDF
目的抽样，也称为判断，选择性或主观抽样，涉及研究人员根据自己的判断来选择参与者。这种不概率的抽样方法依赖于研究人员做出有关在研究中包括哪些人的明智决定的能力，通常是为了节省时间和资源。例如，电视记者可能会阻止某些人在街上收集有关政治变革的意见，只要他们在选择接近谁时就采用判断。在与有限数量的潜在参与者一起工作时，或在深入访谈需要特定类型的参与者时，例如高级管理人员讨论个人悲剧的影响时，有目的的抽样。在这种方法中，个人判断用于选择有助于回答研究问题或实现研究目标的案例。有目的的抽样可以分为六种类型：典型情况，极端或偏差的情况，关键情况，异质性或最大变化，均质和理论。应用目的抽样的一个例子涉及对税收丑闻对星巴克在英国品牌形象的影响的研究。通过停止牛津街上的人的合理横截面，研究人员可以使用此方法收集问卷数据。另一个示例包括确定在美国的全球IT咨询公司之间的社交媒体使用模式；在这里，研究人员可以选择可用并具有理想态度的公司。有目的的抽样提供了几个优点，包括是最具成本效益，最有效的抽样方法之一。有目的的采样可能是唯一可行的选择。这种方法可以有益于探索直觉方法可以发现有意义的见解的文化情况，但是，这种技术易受研究人员的偏见和判断中的错误，这可能会损害其可靠性，并引入高水平的偏见，此外，由于这些限制的局限性，因此，由于这些局限性的局限性，它的挑战性不足以使这些研究挑战，并在same上进行了挑战，并且可以通过这些限制，而既普遍又有samppl samppl sypl sampple，否具有较高可靠性和较低偏见的方法，例如配额，群集或系统取样我的电子书，“在商业研究中撰写论文的最终指南”，提供了对各种取样方法的简单解释，从选择研究领域，从选择研究领域到编写个人反思，涵盖了诸如研究哲学，方法，方法，方法，方法，方法，方法，差异，范围
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
定量研究中的研究人群和抽样
这项研究强调了研究设计中细致的人群选择和抽样策略的重要性。为研究人员提供了人口考虑和抽样方法的全面概述，它提供了一种宝贵的资源，以增强各种学科的研究成果的稳健性和适用性。研究人员讨论了分析单位，观察单位，感兴趣的人群，目标人群，抽样框架和抽样方法，以观察马来西亚的员工工作参与。简单的随机抽样，分层的随机抽样，系统的随机抽样，群集抽样（单阶段，双级和多阶段），相样采样（两阶段和多个阶段），便利性抽样，有目的的抽样，配额，配额，雪球采样，以及选择了对Sampling的方法进行了调查，以选择用于选择的方法，以选择用于抽样的方法。以及领导风格和有意义的工作对马来西亚全日制运营员工的员工工作参与的影响。根据人口和抽样方法的讨论，研究人员根据马来西亚成功组织的全职运营员工的可及性和可及性，使用非概率抽样，特别是便利性抽样技术。研究人员和从业人员都可以利用本评论中提出的见解，以做出有关人口选择和抽样方法的明智决定，最终有助于促进可靠和有影响力的研究。