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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
利用英格兰的生物多样性净收益立法来扩大城市洪水风险管理
bng是创建创新解决方案的关键机会，以增强城市生态系统和抵御洪水的韧性，并产生更广泛的共同利益。尽管在城市环境中存在自然恢复的障碍，但可以克服这些障碍。（专栏2.1描述了赫尔市议会如何应对这一挑战。）本报告旨在提示利益相关者考虑可以从此类案例研究中学到的课程，以及如何在自己的环境和环境中应用基础解决方案。实际上也将依靠确定BNG资金可以资助的措施，其可用性与整体FRM项目需求的一致性以及克服与将BNG资金引入FRM项目相关的协调障碍。将需要提高和提高到提供这些新要求的团队，无论他们专注于BNG，绿色基础设施，计划或其他相关角色。
在正向采样方案密度的近乎密度的下限
方案（Schleimer等，2003; Roberts等，2004）是正向方案，可保证以原始序列以它们出现的顺序对K -Mers进行采样。这些属性特别有吸引力，因为它们保证没有任何区域未卸下。这些方案的目的是减少下游方法的计算负担，同时维护窗户保证，大多数新方案的主要目标是最大程度地减少密度，即采样k -mers的预期比例。在过去的十年中，已经提出了许多新方案，其密度明显低于原始随机最小化方案。For example, there are schemes based on hitting sets (Orenstein et al., 2016; Marçais et al., 2017, 2018; DeBlasio et al., 2019; Ekim et al., 2020; Pellow et al., 2023; Golan et al., 2024), schemes that focus on sampling positions rather than k -mers (Loukides and Pissis, 2021; Loukides等，2023），在t -mers（t 尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。 窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1尽管有所有这些改进，但这些方案与达到最低密度有多近。窗口保证给出的密度的微不足道的下限为1
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。
乳房
Amprion，美国加利福尼亚州圣地亚哥（和MSC，C M闪光MSC，医疗中心德国哥廷根Paracels- Elena-Klinik，Kassel，停车与运动障碍，神经病学博士学位，F Valley MD博士，M J Martin PhD和Account MD博士学位）； Idibaps，Ciberned，Ern-Rnd，神经局临床研究所。 M J Martin和Count）；部门和生理学，美国纽约州神经学系（教授MSC系，K Blennow教授医学博士，H Zeterberg教授医学博士神经病学系Amprion，美国加利福尼亚州圣地亚哥（和MSC，C M闪光MSC，医疗中心德国哥廷根Paracels- Elena-Klinik，Kassel，停车与运动障碍，神经病学博士学位，F Valley MD博士，M J Martin PhD和Account MD博士学位）； Idibaps，Ciberned，Ern-Rnd，神经局临床研究所。 M J Martin和Count）；部门和生理学，美国纽约州神经学系（教授MSC系，K Blennow教授医学博士，H Zeterberg教授医学博士神经病学系
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
MRPW：带有采样权重∗
统计的核心挑战之一是从样本到人群概括。自然的第一步是调整样本和人群之间的已知，预期或假定差异1。但是，即使是这种基本的纠正水平也可能具有挑战性，尤其是当样本和人口在许多方面差异时（例如，社会调查中的年龄，性别，性别，教育，种族，地理和政治隶属关系）。加权是总结调整的一种方式：样本中的每个项目都有非负权重，该权重与人口中的代表成正比。人口估计。经典的调查权重出现了四个困难：重量，不确定性估计，小区域估计和回归建模。重量的构造很困难，因为现实世界调查需要针对许多因素进行调整，并且基于延伸后或采样估计概率的简单方法通常会导致高度嘈杂的权重。噪声较高的权重导致加权估计的效率损失：权重中存在的可变性越多，加权调查估计的效率就越小（Korn and Graubard，1999）。This in turn motivates more complicated approaches based on smoothing or modeling the weights, which can be done but at the cost of many choices in modeling and estimation (Little, 1991; Gelman and Little, 1998; Elliott and Little, 2000; Little and Vartivarian, 2003; Chen et al., 2006; Gelman, 2007; Chen et al., 2012, 2017; Xie et al., 2020; Si et al., 2020; Ben-Michael等人，2024年）。
光学连贯的完美吸收和时间 -
时间不变的光子结构根据其内在的材料增益或损失来扩增或吸收光。可以利用多个光束在空间中的连贯干扰，例如，在谐振器中，可以分别使用材料增益或损失来定制波浪相互作用，从而最大程度地提高激光或相干的完美吸收。相比之下，即使在没有物质增益或损失的情况下，时间变化的系统也不受限制地节省能量，并且可以通过参数现象支持放大或吸收探针波。在这里，我们在理论上和实验上演示了如何通过光学泵送进行批量介电常数的亚波长膜（其批量介电常数均质和定期调节），可以通过操纵两种探测器的相对相对相对相对的相对相对的相对相对，从而动态地调节其作为非呼吸器的放大器和完美的吸收仪的作用。这将一致的完美吸收的概念扩展到了时间领域。我们将此结果解释为在定期调制介质的动量带隙中存在的增益和损耗模式之间的选择性切换。通过调整两个探针的相对强度，可以通过高达80％的吸收和400％的扩增来实现高对比度调制。我们的结果表明，在光学频率下对时变介质的增益和损失的控制，并为在Floquet工程化的复杂光子系统中相干操纵光的操纵铺平了道路。