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空气采样烟雾检测和线性热检测手册
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如何使用DNA采样套件
您的套件包含拭子，一张收集卡和一个针对每个正在测试的人的样本声明表格。拭子用于通过在口腔内擦拭来收集细胞和DNA。然后通过（通过按下）将细胞和DNA转移到标记的收集卡上，从而吸收并保护DNA。然后将收集卡返回到Cellmark进行测试，并应将拭子扔掉。
恩西诺斯基线水采样计划常见问题解答。......
所有新的平台位置和填充地点，如果在五年前进行了取样，将对适用的土地所有者水源进行取样、分析，生成报告并提交给 ODNR-DOGRM，然后如上所述邮寄给土地所有者。对于在五年至两年前取样并符合 ODNR-DOGRM 指导的填充钻井位置，Encino 的钻井前顾问将执行基线取样重新评估。这种基线取样事件仅包括新土地所有者在此期间购买水源的物业和/或同一所有者但在此期间建立了新水源的物业。最后，对于钻井前取样时间不到两年的填充地点，Encino 的基线顾问将完成桌面审查（包括审查 ODNR 的在线水井日志数据库），以确定是否有任何土地所有者在此期间钻了新水井；如果发现任何新水井，将向土地所有者提供钻井前取样。
对父母的薄片采样的定量评估...
抽象的行为编码是时间密集型和费力的。薄切片采样提供了一种更改的本地方法，旨在减轻编码负担。但是，关于在薄片上编码的不同行为是否与整个相互作用相同的行为相媲美，几乎没有理解。提供定量证据，以证明各种行为的薄片采样价值。我们使用了来自父母互动的三个人群的数据：来自威尔士（GIW）种植（n = 31）的母亲二元组，来自父母和子女（alspac）同类（n = 14）的雅芳纵向研究的母婴二元组，以及来自Alspac Coohort（n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = n = 11）。平均婴儿年龄分别为13.8、6.8和7.1个月。相互作用是使用由11-14个行为组组成的综合编码方案编码的，每个组由3-13个相互排斥的行为组成。我们计算了言语和非语言行为的频率，过渡矩阵（行为之间的过渡概率，例如，从看婴儿到看待分心）和固定分布（在行为状态下花费的长期分布）（在行为状态下花费的长期时间）。从完整会议中提取的措施与1-，2，3和4分钟切片的措施进行了比较。我们确定了许多实例，尽管我们观察到不同行为之间的薄切片采样（即<5分钟）是一种适当的编码方法。因此，我们使用此信息为研究人员提供了有关每个行为代码多长时间的详细指导，具体取决于其目标。
用于采样对数凹分布和估计规范化常数的量子算法
R de − f ( x ) dx。首先，我们使用欠阻尼朗之万扩散来开发量子算法，该算法的查询复杂度（就条件数 κ 和维度 d 而言）与使用梯度（一阶）查询的类似经典算法相匹配，即使量子算法仅使用评估（零阶）查询。对于估计规范化常数，这些算法还实现了乘法误差 ϵ 的二次加速。其次，我们开发了量子 Metropolis 调整的朗之万算法，查询复杂度分别为 e O ( κ 1 / 2 d ) 和 e O ( κ 1 / 2 d 3 / 2 / ϵ )，分别用于对数凹采样和规范化常数估计，通过利用蒙特卡洛方法和量子行走的量子类似物，与最著名的经典算法相比，在 κ、d、ϵ 方面实现了多项式加速。我们还证明了估计标准常数的 1 /ϵ 1 − o (1) 量子下限，这意味着我们的量子算法在 ϵ 方面接近最优。
THS10064：10 位、4 个模拟输入、6 MSPS、同步采样模数转换器数据表 (Rev. B)
THS10064 是一款 CMOS、低功耗、10 位、6 MSPS 模数转换器 (ADC)。其速度、分辨率、带宽和单电源操作非常适合雷达、成像、高速采集和通信应用。具有输出纠错逻辑的多级流水线架构可在整个工作温度范围内保证无丢失代码。内部控制寄存器用于将 ADC 编程为所需模式。THS10064 包含四个模拟输入，可同时采样。这些输入可以单独选择并配置为单端或差分输入。集成的 16 字深 FIFO 允许存储数据，以改善向处理器的数据传输。提供 ADC 的内部参考电压（1.5 V 和 3.5 V）。
职业卫生中的表面抽样指南，考虑因素和方法
在不同情况下，在典型和紧急工作活动中，意外或故意释放和分散或在自然发生的过程中，工作表面可能会被化学，生物或放射性剂污染：在典型和紧急工作活动中。皮肤（皮肤）与受污染的表面接触已被认为是一种职业暴露途径，导致皮肤吸收和/或意外摄入[Boeniger 2003; Cherrie等。2006; EPA 1995b，2008; Ness 1994]。 可以对表面进行采样以评估这些暴露或潜力。 实际上，随后进行分析的表面采样现在被广泛用于评估工作场所中的污染水平[ASTM 2011b]。 在设计和评估缓解和预防策略时，可以使用从表面和皮肤采样收集的数据，并可以补充工作场所空气监测以及其他类型的暴露评估。2006; EPA 1995b，2008; Ness 1994]。表面进行采样以评估这些暴露或潜力。实际上，随后进行分析的表面采样现在被广泛用于评估工作场所中的污染水平[ASTM 2011b]。在设计和评估缓解和预防策略时，可以使用从表面和皮肤采样收集的数据，并可以补充工作场所空气监测以及其他类型的暴露评估。
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。
结合数值模拟、人工智能和智能采样算法建立替代模型并计算城市隧道失效概率
摘要：当需要用概率方法评估城市隧道与邻近结构的相互作用时，计算能力是数值模型面临的重要挑战。因此，即使样本数量较少，智能采样算法也可以成为获得结果领域更好知识的盟友。无论如何，当采样有限时，风险评估也会受到限制。在这种情况下，人工智能 (AI) 可以通过插入结果并快速生成更大的样本来填补风险分析中的一个重要空白。人工智能算法的目标是找到一个近似函数（也称为替代模型），该函数可以重现原始数值模拟行为并且可以更快地进行评估。该函数是通过在智能采样技术获得的特殊点执行多次模拟来构建的。本文使用了一个假设案例来验证方法建议。它涉及一条深度约为三倍直径的隧道的连续挖掘，与一座七层楼的建筑物相互作用。首先，对三维数值模型 (FEM) 进行确定性求解，然后对其域和网格进行细化。之后，从 FEM 软件中以数值方式获得另外 170 个解决方案，并对所涉及的随机变量进行策略性抽样。接下来，基于 31 种人工智能技术，评估哪些变量对于预测周围建筑物地基元件的垂直位移量级最重要。然后，一旦选出了最重要的变量，就再次对 31 种人工智能技术进行训练和测试，以确定 R 平方最小的技术。最后，使用这种最佳拟合算法，可以使用大量样本（大小约为 10 7 ）来计算失败的概率。这些样本用于说明简单蒙特卡罗抽样 (MC) 和拉丁超立方抽样 (LHS) 的收敛性。本文的主要贡献是方法论上的；因此，该新程序可以汇总到与隧道相关问题相关的最先进的风险评估方法中。