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World File Search System采样技术
科学文献综述：纳米二氧化钛环境问题
8.采样和分析.....................................................................................................................8-1 8.1 采样技术.....................................................................................................8-1 8.1.1 适用于地表水的采样技术.......................................................8-2 8.1.2 适用于沉积物的采样技术.......................................................8-2 8.1.3 适用于土壤的采样技术.......................................................8-3 8.1.4 适用于地下水的采样技术.......................................................8-3 8.1.5 适用于空气的采样技术.......................................................8-3 8.2 分析技术.............................................................................................8-3 8.2.1 粒度分级分析技术...............................................................8-4 8.2.2 粒度分布分析技术...............................................................8-5 8.2.3 表面分析技术面积....................................................8-8 8.2.4 化学分析的分析技术...................................................8-8 8.2.5 直接可视化的分析技术...................................................8-8 8.2.6 矿物相/内部结构的分析技术...................................8-9
提案请求（RFP）有关粘膜疫苗测定和采样技术有关Wellcome和Novo Nordisk Foundation Wellcome的要求是
提案请求（RFP）粘膜疫苗测定法和采样技术有关Wellcome和Novo Nordisk Foundation Wellcome的论文是政治和财务上独立的全球慈善基金会。我们支持科学来解决所有人面临的紧急健康挑战。Wellcome支持对生活，健康和福祉的发现研究，并面临三个全球健康挑战：心理健康，气候和健康和传染病。在2021年，惠康建立了传染病健康挑战，其视野是一个世界受影响最大的社区中不断升级的传染病。于1924年在丹麦成立，Novo Nordisk Foundation是具有慈善目标的企业基金会。基金会的愿景是改善人们的健康以及社会和地球的可持续性。基金会的使命是在预防和治疗心脏代谢和传染病的预防和治疗方面进行研究和创新，以及促进知识和解决方案以支持社会的绿色转变。Wellcome和Novo Nordick基金会正在共同委托该报告，以评估粘膜组织和相关淋巴组织中人类粘膜免疫反应，以评估人类粘膜免疫反应。
通过数据平衡技术控制家庭电器控制的基于p300的大脑 - 计算机界面
摘要：基于P300的大脑 - 计算机界面（BCIS）中使用的奇数范式本质上构成了目标刺激和非目标刺激之间的数据不平衡问题。数据不平衡会导致过度解决问题，从而导致分类性能差。本研究的目的是通过通过抽样技术解决此数据不平衡问题来提高BCI性能。将采样技术应用于控制门锁的15个受试者的BCI数据，15个受试者是电灯，14名受试者是蓝牙扬声器。我们探索了两类采样技术：过采样和不足采样。过采样技术，包括随机过度采样，合成少数族裔过采样技术（SMOTE），边界效果，支持矢量机（SVM）SMOTE和自适应合成抽样，用于增加目标刺激类别的样品数量。不足的采样技术，包括随机不足采样，邻里清洁规则，Tomek的链接和加权式采样袋，用于降低非目标刺激的班级大小。通过SVM分类器对过度或不足的数据进行了分类。总体而言，某些过采样技术改善了BCI性能，而不足采样技术通常会降低性能。尤其是，使用边界效果产生了所有三种电器的最高精度（87.27％）和信息传输率（8.82 bpm）。此外，边缘效果会提高性能，尤其是对于表现不佳的人。进一步的分析表明，边界效果通过在目标类别中产生更多的支持向量并扩大边缘来改善SVM。然而，边界效果与应用SVM加权正规化参数的方法之间的准确性没有差异。我们的结果表明，尽管过采样提高了基于P300的BCI的性能，但它不仅是过采样技术的效果，而且是解决数据不平衡问题的效果。
利用牛津纳米孔技术公司的自适应采样技术进行药物基因组学中的靶向单倍型分析
药物基因组学 (PGx) 研究个体间基因组变异对药物反应的影响，从而有机会为每位患者量身定制给药方案。目前有针对性的 PGx 测试平台主要基于微阵列、聚合酶链式反应或短读测序。尽管这些检测在识别单核苷酸变异 (SNV) 和插入/缺失 (INDEL) 方面表现出巨大价值，但它们无法识别大的结构变异，也无法进行明确的单倍型分型以进行星号等位基因分配。在这里，我们使用 Oxford Nanopore Technologies 的自适应采样来丰富从药物基因组学知识库 (PharmGKB) 中提取的具有充分记录的 PGx 相关性的 1,036 个基因面板。通过评估与现有真实集的一致性，我们展示了对五个瓶中基因组参考样本的准确变异和星号等位基因调用。我们表明，最多可以在一个 PromethION 流动槽上复用三个样本，而不会显著降低变异调用性能，从而分别实现 99.35% 和 99.84% 的目标变异召回率和精确度。这项工作推动了纳米孔测序在临床 PGx 环境中的使用。
信用卡欺诈检测模型的机器...
摘要 - 欺诈检测在现代银行业中起着至关重要的作用，旨在减轻影响个人和金融机构的财务损失。经常使用信用卡的人口中有很大一部分人口，提高财务包容性的努力导致了卡的使用量增加。此外，电子商务的兴起带来了信用卡欺诈事件的激增。不幸的是，用于识别信用卡欺诈的传统统计方法很耗时，可能无法提供准确的结果。因此，机器学习算法已被广泛采用，以进行有效的信用卡欺诈检测。本研究通过采用三种抽样策略来应对不平衡的信用卡数据集的挑战：基于集群的多数股票下采样技术（CCMUT），合成少数民族过度采样技术（SMOTE）和过度采样技术。然后使用训练数据集训练九种机器学习算法，包括随机森林（RF），K最近的邻居（KNN），决策树（DT），逻辑回归（LR），ADA-BOOST，ADA-BOOST，EXTREES，MLP，MLP分类器，天真的贝叶斯和梯度增强的Boosting Classifier。使用准确性，精度，召回，F1分数和F2分数等指标评估这些方法的性能。本研究中使用的数据集是从Kaggle数据存储库中获得的。
EDF 2021-项目摘要
MoSaiC——实时监控和采样 CB 威胁以改进威胁、漏洞和响应能力的动态映射 MoSaiC 项目将提供对 CBRN 事件的实时监控和创新采样技术，以增强威胁、漏洞和响应能力的动态映射。
脑卒中的预测模型：针对不平衡数据的 ADASYN-RF 方法
摘要 脑卒中是一种脑部血液突然停止流动，脑细胞因缺氧和营养物质不足而死亡的疾病。脑卒中与主要与当今生活方式相关的风险因素有关，包括高“血糖水平、心脏病、肥胖和糖尿病”等代谢综合征。本研究使用机器学习算法开发了脑卒中预测模型：“逻辑回归 (LR)、随机森林 (RF) 和 K-最近邻 (KNN)”。上述研究所需的数据集来自 Harvard Dataverse 存储库。该数据集包含“临床、生理、行为、人口统计和历史数据”。在这方面，将通过采用过采样技术（包括“SMOTE、ADASYN 和 ROSE”）来处理类别不平衡问题。本文提出了一种新的混合机器学习模型，将 ADASYN 与随机森林相结合，称为 ADASYN-RF，其中 ADASYN 将对不平衡的数据集进行重新采样，然后将随机森林应用于重新采样的数据。此外，还采用了其他机器学习模型和过采样技术进行比较。令人惊讶的是，ADASYN-RF 模型能够达到本文提到的 99% 的最高检测准确率，证明了其在中风预测方面的有效性。因此，该方法为中风的临床诊断提供了一种廉价而精确的工具。
EE P 595：用于网络安全的动手机器学习
信用卡欺诈和Kaggle欺诈性信用卡交易数据集恶意软件和恶意事件机器学习框架用于信用卡欺诈检测和恶意的事件检测功能缩放，使用可靠的Scaleer合成少数民族过度采样技术（SMIMOTE）来减轻数据不平衡决策树•第8周：在线学习广告范围，并在线学习广告范围，并进行在线广告封锁，程序bilary Blociary Blassing，以及