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PFAS 采样结果摘要 - Navy.mil
美国海军开始在海军设施附近指定区域的水井中对饮用水进行取样。表 1 总结了迄今为止的饮用水取样结果。业主在收到初步结果后会收到通知，告知他们水中的 PFOS 和/或 PFOA 浓度是高于还是低于 70 ppt。如果业主饮用水中的 PFOS 和/或 PFOA 浓度超过 70 ppt，也会在初步结果电话通知业主后 24 小时内安排瓶装水配送。所有数据经过核实并确定最终结果后，最终实验室结果将邮寄给每位业主。出于隐私保证，下表仅提供计数。
围手术期微生物空气采样
14. Sadrizadeh, S.、Aganovic, A.、Bogdan, A.、Wang, C.、Afshari, A.、Hartmann, A.、Croitoru, C.、Khan, A.、Kriegel, M.、Lind, M.、Liu, Z.、Melikov, AK、Mo, J.、Rotheudt, H.、Yao, R.、Zhang, Y.、Abouali, O.， Langvatn, H.、Sköldenberg, O. 和 Cao, G. (2021)。手术室通风的系统评价。 《建筑工程杂志》，40, 102693。 15. 清洁区域环境监测 (2020)，PathWest，西澳大利亚卫生部。访问日期：2024 年 11 月 1 日，来源：https://pathwesttd.health.wa.gov.au/testdirectory/testdetail.aspx?TestID=2254 16. 澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。《澳大利亚医疗感染预防与控制指南》（2019 年）。堪培拉：国家卫生与医学研究委员会。 17. 《医疗机构内建设、改造、维修和维护管理感染控制原则》（第二版）。维多利亚州卫生部。 18. 疾病控制与预防中心。《医疗机构环境感染控制指南》。2019 年。访问日期：2024 年 11 月 1 日 https://www.cdc.gov/infection-control/media/pdfs/Guideline-Environmental-H.pdf
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。
自闭症幼儿在自然环境中的视觉采样模式
在这项工作中，我们为超导量子比特建立了一个 QICK 控制和读出系统，并开发了在普渡大学 Alex Ma 实验室中表征单个量子比特所需的自动化软件，短期目标是进行更复杂的多量子比特实验。为了获得高精度读数并对量子系统进行最佳控制，表征和优化量子比特控制参数非常重要。量子比特表征是通过执行不同的测量来校准系统来完成的，其中包括找到每个微波控制脉冲的最佳频率、功率和时间。我们还优化了读出保真度。我们展示了 QICK 系统作为一种可扩展、经济高效的系统在未来多量子比特实验中的实现。它也是一个强大且易于访问的系统，可以向该领域的初学者介绍量子比特表征。
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
算法扩散用于采样凸体
从高维凸体中生成随机样品是无数连接和应用的基本算法问题。[DFK91]的著名结果的核心是用于计算凸体体积的随机多项式算法，是第一个用于均匀采样凸体的多项式时间算法。在此后的几十年中，对抽样的研究已导致其算法复杂性的一系列改进[LS90，LS93，KLS97，LV06，CV18]，通常基于发现的新数学/几何结构，建立了与其他领域的连接（例如，均具有新的工具），并开发了新的工具（例如并分析马尔可夫连锁店。随着数据的扩散和机器学习的越来越重要，取样也已成为一种必不可少的算法工具，应用采样器需要非常高的尺寸的采样器，例如科学计算[CV16，HCT + 17，KLSV22] Sta20]。凸体的采样器基于马尔可夫链（有关摘要，请参见§A）。他们的分析是基于关联的马尔可夫链的电导限制，后者又界定了混合速率。分析电导需要将精致的几何参数与（Cheeger）凸体的（Cheeger）等级不平等相结合。后者的原型示例如下：对于任何可测量的分区S 1，s 2，s 3的凸形身体k r d，我们有
采样加速了对收敛导电性和辐射特性的声子散射速率的预测
热导率和辐射特性的预测至关重要。然而，计算声子散射，尤其是对于四声子散射，可能非常昂贵，并且在考虑四光子散射后，硅的导热率显着较低，而在文献中没有融合。在这里，我们提出了一种使用最大似然估计的少量散射过程样本来估算散射速率的方法。散射速率和相关导热率和辐射特性的计算大大加速了三到四个数量级。这使我们能够使用32×32×32的前所未有的Q -MENS（在相互空间中离散的网格）来计算硅的四频散射并实现收敛的导热率值，从而同意实验更好。我们方法的准确性和效率使其非常适合对热和光学应用的材料进行高通量筛选。
支持被动空气采样的替代 EM 板...
被动空气（即沉降板）采样是环境监测 (EM) 计划的关键部分。从历史上看，监管指南（如附件 1）概述了使用 90 毫米琼脂板进行药典被动空气采样。虽然这种方法可以有效捕获空气中的污染物，但手动培养这些传统的 90 毫米沉降板会减慢产品发布时间，从而降低其在高通量环境中的效率。附件 1 的最新更新建议使用经过验证的快速微生物学方法 (RMM) 来帮助快速检测环境和产品中的潜在污染物¹。本白皮书总结了 Rapid Micro Biosystems 与罗格斯大学合作进行的一项研究，该研究评估了使用 Growth Direct ® System EM 应用程序作为传统 90 毫米板的替代品。
无标记数据的替代建模的深度自适应抽样
抽象的替代建模对于参数微分方程系统具有很大的实用性。与经典数值方法相反，使用基于物理学的深度学习方法为这种系统构造模拟器是一个有希望的方向，因为它具有处理高维度的潜力，这需要最大程度地减少训练的随机样本损失。然而，随机样品引入了统计误差，这可能成为近似和高维问题的近似值的主要误差。在这项工作中，我们提出了一种深层自适应采样方法，用于对低规范性参数微分方程的替代建模，并说明了自适应采样的必要性以构建替代模型。在参数设置中，剩余损耗功能可以视为空间和参数变量的不均衡概率密度函数（PDF）。与非参数设置相反，可以使用分解的关节密度模型来减轻参数空间引起的困难。PDF通过深层生成模型近似，从中生成新样品并将其添加到训练集中。由于新样品与残留诱导的分布相匹配，因此重新定义的训练集可以进一步减少当前近似解决方案中的统计误差
血糖水平 (BGL) 采样
确保使用适合婴儿年龄的正确深度刺血针（请参阅特定制造商说明）穿刺深度不应超过约 2.0 毫米，并且只能在脚跟外侧进行。刺穿下面的跟骨会导致坏死性骨软骨炎。年龄较大的婴儿和幼儿可能不太会因为脚趾刺伤而感到痛苦。如果使用此取样部位，请确保脚趾没有老茧。