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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。
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
DNA元编码采样位置的优先级
环境DNA（EDNA）元法编码的进步彻底改变了我们评估生物多样性的能力，尤其是对于隐性或研究较少的生物，例如真菌，细菌和微依脊椎动物。尽管具有成本效益，但由于处理和分析EDNA样品所需的大量时间和资源，对抽样站点的空间选择仍然是一个关键的挑战。这项研究引入了生物多样性数字双胞胎原型，旨在优化EDNA采样位置的选择和优先级。利用可用的EDNA数据并集成用户定义的标准，该数字双胞胎在选择未来的采样站点时有助于明智的决策。通过开发相关的数据格式工具，我们还促进了DNA元编码数据的可访问性和实用性，以进行更广泛的保护工作。该原型将根据未来样本的估计互补性提供直观的界面来提供多个最终用户，从研究人员和监视计划到商业企业。该原型提供了可扩展的生物多样性采样方法。最终，该工具旨在通过有效的EDNA采样来完善我们对全球生物多样性模式的理解，并支持针对性的保护策略。
eDNA Expeditions eDNA 采样协议
下载后，样本登记申请表无需网络连接即可使用。记录样本信息后，按“保存”。手机再次接入互联网后，信息将自动上传。为确保采样后所有信息均已上传，请确保在恢复网络连接后至少打开一次样本登记申请表。申请表包含本《现场采样手册》的电子版，以及包含采样说明的视频（需要网络连接）。
关于随机电路采样的复杂性和验证
关于随机电路采样的复杂性和验证A. Bouland，B。Fefferman，C。Nirkhe，U。Vazirani[Nature Physics 2018] [Arxiv：1803.04402] [ITCS 2019] [QIP 2019] [QIP 2019]
分层指数家庭能量中的神经抽样...
贝叶斯大脑理论表明，大脑采用生成模型来阐明外部世界。基于抽样的视角认为，大脑通过随机神经元反应的样品渗透后验分布。此外，大脑不断更新其生成模型，以接近外部世界的真实分布。在这项研究中，我们介绍了基于元素的基于户主的基于能量的（HEE）模型，该模型捕获了推理和学习的动力学。在HEE模型中，我们将分区函数分解为各个层，并利用较短时间常数的一组神经元来采样分解归一化项的梯度。这使我们的模型可以估计分区函数并同时执行推理，从而规避传统基于能量的模型（EBM）中遇到的负相位。因此，学习过程在时间和空间上都是本地化的，模型易于收敛。为了匹配大脑的快速计算，我们证明了神经适应性可以用作动量术语，从而显着加速了推理过程。在自然图像数据集上，我们的模型表现出类似于在生物视觉系统中观察到的表示。此外，对于机器学习社区，我们的模型可以通过关节或边际生成产生观察。我们表明，边际发电的表现优于联合产生，并且与其他EBM的表现达到了绩效。