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World File Search System抽样
评估使用非侵入性头发抽样和DDRAD来表征濒危物种种群的使用：应用于欧洲貂的外围人群
fi g u r e 2（a）北伊比利亚半岛和法国南部的地图显示了欧洲貂的西部范围。（b）研究区域显示了127个陷阱位置。进行了研究的省伯戈斯省，以浅绿色显示。指示了放置陷阱的河流的名称，该地区最大的河流Ebro河上标有较厚的线路。
补充材料 - Repisalud
只要疫苗接种率尚未达到确保获得免疫力的临界水平，并且新的 SARS-CoV-2 毒株正在发展，那么降低人群感染速度的唯一现实方法就是在感染者传播病毒之前对其进行追踪。通过抽样对人群进行测试已显示出减缓疫情传播的良好效果。抽样可以在疫情期间的不同时间进行，可以针对个人进行，也可以一次针对多个人群进行。我们在此介绍的工作有两个主要贡献。我们首先扩展和改进了可扩展的基于代理的 COVID-19 模拟器，以纳入考虑职业的改进的社会人口统计模型，以及基于每个国家接触矩阵的更现实的人口混合模型。这些扩展对于在包括西班牙 62 个最大城市的场景中开发和测试各种抽样策略是必要的；这是我们的第二项贡献。作为评估的一部分，我们还分析了不同参数（例如测试频率、隔离时间、隔离违规者百分比或群体测试）对抽样效率的影响。我们的结果表明，最有效的策略是集中隔离、快速抗原检测活动以及要求进入公共区域时进行阴性检测。通过减少感染者的接触次数，可以大大提高所有这些策略的有效性。
技术说明，NSF 24-300
抽样框架。博士学位获得者的抽样框架首先确定授予研究博士学位的所有机构，然后确定在截至 2022 年 6 月 30 日的 12 个月期间从这些机构获得研究博士学位的所有个人。机构名单主要基于上一轮调查中的机构，并辅以综合高等教育数据系统 (IPEDS) 和其他高等教育资源数据库中的任何新机构。博士学位获得者名单是根据行政来源创建的，例如机构的毕业名单和博士论文的商业数据库。2022 年，确定了 463 所授予研究博士学位的机构；然而，其中 6 所机构报告毕业生人数为 0，13 所机构拒绝提供毕业生名单。对于所有 13 所拒绝的机构，调查承包商能够使用二手数据来源构建毕业生名单。因此，抽样框架由 2022 年授予研究博士学位的 457 所机构的 57,596 人组成。
环境DNA作为在高能环境中捕鱼监测的一种经济高效的替代方法
由于海上能量转换器（例如，波浪和潮汐设备，海上风力涡轮机，浮动太阳能）具有影响周围海洋栖息地的潜力，监管机构通常需要进行固定前后的监测以跟踪潜在的变化。对海洋栖息地和物种进行海洋影响评估（MRE）项目（MRE）项目的常见方法包括主动和被动齿轮类型和方法。传统的主动采样方法包括底部和上层拖网，网和抓取，而被动抽样可以包括非侵入性水下视觉调查或声音声音。虽然后者很少为物种水平提供真正可靠的识别，但前者是杀死大部分捕获物的固有缺点。结合通常针对MRE部署的高能环境，抽样可能特别具有挑战性（例如，时间，成本，观察的可靠性）。环境DNA（EDNA）方法不仅可以提供更可靠的方法来检测生物体，还可以减轻这些挑战，还可以提供比传统抽样技术可节省大量成本的方法[1]。为了鉴定本地生物，每只动物都会在其环境中脱离其环境中的细胞，并从中提取DNA。在过去的十年中，这种非侵入性方法被称为Edna Metabarcoding（类似于使用宽网捕获所有内容）或EDNA分析（类似于目标的挂钩钓鱼）。虽然与Edna相关的科学和技术已应用于众多水生环境，但在水生环境中，该方法已用于检测和监测罕见[2]和/或入侵物种[3]，并且在许多情况下已显示出优于其他几种抽样方法[1]。尽管Edna脱落和衰减率在生物体之间有所不同[4]，但Edna社区在抽样位置内似乎稳定，并且在抽样位置内潮汐周期[5]。
计算不确定性评估的最佳实践指南
11.摘要 本指南总结了当前计算量大模型不确定性评估的最佳实践。在这种情况下，计算量大的模型可以被视为需要足够长的时间才能产生结果的模型，用户拒绝使用蒙特卡罗抽样作为不确定性评估方法，因为它需要太多的模型评估才能达到所需的精度水平。本指南假设用户对可行的模型评估数量有一个（可能近似的）已知上限，并希望了解不确定性评估方法，这些方法可以在有限数量的模型评估中提供比蒙特卡罗抽样更好的结果。本指南面向熟悉不确定性评估基本思想的计量学家、科学家和工程师。熟悉《测量不确定度表达指南》[1] (GUM) 及其附录 [2, 3] 或熟悉用于不确定度评估的蒙特卡罗抽样方法的读者将能够理解本指南，并希望从中受益。
指导-990：人工智能-eIRB
• 以既定知识的理论框架为基础 • 确定项目计划解决的知识空白 • 确定和描述一个或多个特定的目标人群 • 在可行的情况下，采用无偏抽样方法（即随机或概率抽样），以便招募代表人群的样本 • 变量和结构的操作化 • 采用已建立令人满意的可靠性和有效性的测量工具和技术的数据收集计划 • 使用与理论框架文献中采用的技术一致的技术进行数据分析计划，并被认为适合所收集的数据类型
DNA采样 - 新西兰警察政策目录
Table of Contents 2 Policy statement and principles 5 What 5 Why 5 How 5 Overview 6 Purpose of the chapter 6 References to legislation 6 NZ Bill of Rights Act responsibilities apply 6 Definitions 6 Adult 6 Bodily sample 6 Child 6 DNA 6 DNA profile 6 Imprisonable offence 6 Independent adult 6 Parent 7 Relevant offence 7 Suitably qualified person 7 Young person 7 Related information 7 DNA databanks and sampling categories 8 DNA databanks 8 Sampling categories 8智能（数据库）采样注意事项8证据（案例）采样注意事项8样本类别摘要9采样方法10 Buccal或Blood Samples 10谁可以接受样品？在抽样过程中可以存在的10个可以存在的限制10对血液和颊样品的同等识别10颊抽样11颊抽样的定义11谁接受样品？11使用颊样品试剂盒12目录的警察培训标准在开始采样12之前使用颊样品套件12内容清单12中的12个颊抽样程序12污染（重要说明）13捐赠者自身分析的样本13血液采样15类型的血液样本15型血液样本15谁可以采用样品？15个医疗套件15额外表格15收费的意愿（第2b部分） - 临时DNA概况数据库样本16取得第2部分样本的功能16获取样品的目的16未永久保留16个DNA概况16次2B part 2b身体样本在任何犯罪诉讼中可容纳2B的可容纳性。
生成模型的最佳预算拒绝采样
最近提出了拒绝抽样方法，以提高基于歧视者的生成模型的性能。但是，这些方法仅是无限的采样预算的最佳选择，并且通常应用于经过拒绝程序的非独立培训的发电机。我们首先提出了一个最佳的预算拒绝抽样（OBRS）方案，该方案对于给定的采样预算而言，在真实分布和拒绝后分布之间，对于任何F-差异而言是最佳的。第二，我们提出了一种端到端方法，将抽样方案纳入培训程序，以进一步增强模型的整体性能。通过实验和支持理论，我们表明所提出的方法在显着提高样品的质量和多样性方面是有效的。
能量启发模型：利用采样器诱导分布进行学习
基于能量的模型 (EBM) 是强大的概率模型 [8, 44]，但由于配分函数的原因，其采样和密度评估难以处理。因此，EBM 中的推理依赖于近似采样算法，导致模型和推理不匹配。受此启发，我们将采样器诱导分布视为感兴趣的模型，并最大化该模型的似然。这产生了一类能量启发模型 (EIM)，它结合了学习到的能量函数，同时仍提供精确样本和可处理的对数似然下限。我们基于截断拒绝抽样、自归一化重要性抽样和汉密尔顿重要性抽样描述和评估了此类模型的三个实例。这些模型的表现优于或相当与最近提出的学习接受/拒绝采样算法 [ 5 ]，并为排序噪声对比估计 [ 34 ， 46 ] 和对比预测编码 [ 57 ] 提供了新的见解。此外，EIM 使我们能够概括多样本变分下界 [ 9 ] 和辅助变量变分推断 [ 1 ， 63 ， 59 ， 47 ] 之间的最新联系。我们展示了最近的变分界限 [ 9 ， 49 ， 52 ， 42 ， 73 ， 51 ， 65 ] 如何与 EIM 统一为变分家族。