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基于拉丁超行的储能的网格连接风电场的多角度可靠性评估
摘要：旨在应对慢速和储能中电源系统可靠性评估的较差的问题的问题，本文提出了一种基于拉丁超级立方体重要采样（LHIS）的可靠性评估方法。首先，我们的目的是通过将拉丁超立方体抽样方法与重要采样方法相结合，以建立拉丁超立方体重要的采样评估模型。其次，我们旨在优化组件的样本概率分布并进行系统的层次采样。然后，提出了综合风险指标（CRI）来评估运营风险，并提出了风储存中断的能源收益（WSGIEB）来评估可靠性的贡献。最后，通过各种电源系统操作方案进行了仿真实验。模拟结果表明，所提出的方法比评估速度提高的重要性采样方法（IM-IS）高47％，比在计算准确性方面的重要性采样方法提高了33％。
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。
用于路径边缘采样的量子算法 - 滴
资助谢尔比·金梅尔（Shelby Kimmel）和斯泰西·杰弗里（Stacey Jeffery）：由美国陆军研究办公室赞助，这项工作是根据W911NF-20-1-1-0327完成的。本文件中包含的观点和结论是作者的观点，不应被解释为代表陆军研究办公室或美国政府的官方政策，即表示或暗示。尽管此处有任何版权符号，但美国政府有权复制和分发出于政府目的的转载。Stacey Jeffery：由NWO Klein项目编号OCENW.KLEIN.061和欧盟（ERC，ASC-Q，101040624）支持。表达的观点和观点仅是作者的观点，不一定反映欧盟或欧洲研究委员会的观点。欧盟和授予机构都不能对他们负责。sj是量子信息科学计划的CIFAR研究员。
有向图上时变信号的联合采样与重构
摘要 — 时变图信号的顶点域和时间域平滑性是可以利用的基本属性，从有限的样本中有效地重构图信号。然而，当信号的频率占用率随时间变化时，现有的方法并不直接适用。此外，虽然例如传感器网络应用可以从有向图模型中受益，但图特征向量的非正交性会对基于谱的信号重构算法提出挑战。在这种情况下，我们在这里考虑具有未知频率支持的 K 稀疏时变信号。通过利用变化图频率支持的平滑性并在有向图上采用移位操作，我们研究基于 Schur 分解的多个变化信号的联合采样，以通过正交频率分量重构每个信号。首先，通过提出两阶段单独联合采样方案来确定多个信号的联合频率支持。基于估计的频率支持，可以使用在单个采样阶段收集的数据恢复每个信号的 GFT 系数。提出了用于顶点集选择和图移位顺序选择的贪婪算法，从而能够对加性噪声进行鲁棒的信号重构。考虑到应用中的信号可能近似为 K 稀疏，我们进一步利用单个和联合采样阶段的样本，并将最优信号重构作为具有自适应频率支持选择的凸优化问题进行研究。所提出的最佳采样和重构算法优于随机网络和传感器网络数据收集中的几种现有方案。
视觉识别过程中大脑中的节律性信息采样
当我们注视一个物体时，视觉信息会持续地被视网膜接收。一些研究观察到了这种刺激时间内感知敏感度的行为波动，这些波动与大脑波动有关。然而，特定大脑区域是否在刺激时间中表现出波动（即刺激在不同时间点以有节奏的方式被或多或少地处理）尚未得到研究。在这里，我们在随机时刻揭示了面部图像的随机区域，并使用 MEG 记录了男性和女性人类参与者在执行两项识别任务时的大脑活动。这使我们能够量化来自刺激的每个视觉信息快照在时间和大脑中的处理方式。刺激时间的波动（有节奏的采样）主要出现在早期视觉区域，频率为 theta、alpha 和低 beta。我们还发现它们对大脑活动的贡献大于之前研究的节律处理（处理单个视觉信息快照时的波动）。非节律性采样在视觉皮层的后期潜伏期也可见，要么是早期刺激时间点的瞬时处理，要么是整个刺激的持续处理。我们的结果表明，连续的大脑振荡周期会处理连续时刻传入的刺激信息。总之，这些结果促进了我们对与视觉处理相关的振荡神经动力学的理解，并表明在研究视觉识别时考虑刺激的时间维度的重要性。
海军为什么要对全国的饮用水水井进行取样？
2023 年 3 月 14 日，EPA 针对某些 PFAS（包括 PFOA 和 PFOS）提出了一项饮用水监管标准草案。对此，国防部 (DoD) 发表了以下声明：“国防部尊重并重视就这项拟议的全国饮用水规则的公众意见征询过程，并期待 PFAS 的最终饮用水监管标准能够提供明确的信息。在 EPA 预计于 2023 年底发布的最终标准之前，国防部正在评估国防部可以采取哪些行动，以准备将 EPA 的最终监管标准纳入我们目前的清理流程，比如审查我们现有的数据并在必要时进行额外的采样。此外，国防部将纳入 EPA 发布的适用于联邦清理法下所有业主和运营商的全国 PFAS 清理指南，以确定在存在 PFAS 时何时提供替代水。”
稀疏信号传感
摘要 - 本文提出了基于动态预测采样（DPS）类似物对数字转换器（ADC），该转换器（ADC）提供了输入类似物连续时间信号的非均匀采样。处理单元使用两个先前的采样来生成输入信号的动态预测，以计算上阈值的数字值和较低的阈值。数字阈值值转换为模拟阈值以形成跟踪窗口。动态比较器将输入模拟信号与跟踪窗口进行比较，以确定词典是否成功。A计数器记录时间戳在不成功的预测之间，这是用于量化的选定采样点。未对成功预测的采样点执行量化，以便可以保存数据吞吐量和功率。使用0.18微型CMOS工艺采样在1 kHz时设计为10位ADC。结果表明，与用于ECG监测的Nyquist Rate SAR ADC相比，提出的系统可以达到6.17的数据压缩系数，而节省的功率为31％。
enverife表面采样能力套件（5.7厘米直径）
Enverify™表面采样能力套件（5.7厘米直径）使用产品说明Enverify™表面采样能力套件的说明是确定表面采样能力和训练验证的测试套件。这包括技术人员在服用表面样品时从表面和技术人员的无菌技术中充分回收可行的微生物的能力。每个套件包含5个总ENVERIFY™测试表面。三个测试表面涂有已知数量的参考微生物，两个测试表面是无菌的，盲的空白表面。本产品中包含的微生物是非对病毒的，BSL-1微生物不知道会对人类构成健康风险。Enverify™测试表面以密封的箔袋包装，并在使用后可容纳。Enverify™产品在以下版本中可用：
柔性内窥镜的抽样和培养：第一阶段
参考文献1。奥林巴斯。了解灵活内窥镜的抽样和培养的差异：为什么我们需要一种统一的方法。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evid-ence/publications/nexpass-differences-smppling-smpling-ulturing。访问2023年2月2。奥林巴斯。针对内窥镜抽样和培养计划实施和管理的提示，技巧和见解。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evidence/publications/sampling-and-culturing。2023年2月访问； 3。奥林巴斯。美国内窥镜研究：正确进行采样，培养和评估。在线提供：https：//infectionprevention.olympus.com/en-us/scientific-evidence/publications/endoscopes-sampling-culturing。访问2023年2月