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World File Search System抽样
大麻制品抽样和检测技术指导
实验室应根据本分则 (a) 至 (i) 款对属于 R 420.303 规定的收获批次或生产批次的大麻产品进行本分则 (a) 至 (i) 款规定的必需安全测试，但本规则分则 (4) 款规定的情况除外。合规性测试中使用的最小测试部分应与方法验证期间使用的测试部分一致。当大麻产品形态发生变化时，机构可发布指南，根据产品类型指示需要进行以下哪些安全测试： (a) 效力分析。以下所有内容均适用于本分则下的效力分析： (i) 在准备用于效力分析的样品时，实验室不得掺假或试图以任何方式操纵样品的总效力，包括添加在研磨和均质过程中去除的毛状体。 (ii) 用于效力测试的所有花卉材料必须代表最终消费者使用的产品，并以代表消费者使用产品的方式均质化。在均质化过程中，不得将 Kief 重新引入花卉样本中，除非根据国际官方分析合作协会 (AOAC) 编写的官方分析方法附录 K 进行全面验证。
定量研究中的有目的抽样PDF
目的抽样，也称为判断，选择性或主观抽样，涉及研究人员根据自己的判断来选择参与者。这种不概率的抽样方法依赖于研究人员做出有关在研究中包括哪些人的明智决定的能力，通常是为了节省时间和资源。例如，电视记者可能会阻止某些人在街上收集有关政治变革的意见，只要他们在选择接近谁时就采用判断。在与有限数量的潜在参与者一起工作时，或在深入访谈需要特定类型的参与者时，例如高级管理人员讨论个人悲剧的影响时，有目的的抽样。在这种方法中，个人判断用于选择有助于回答研究问题或实现研究目标的案例。有目的的抽样可以分为六种类型：典型情况，极端或偏差的情况，关键情况，异质性或最大变化，均质和理论。应用目的抽样的一个例子涉及对税收丑闻对星巴克在英国品牌形象的影响的研究。通过停止牛津街上的人的合理横截面，研究人员可以使用此方法收集问卷数据。另一个示例包括确定在美国的全球IT咨询公司之间的社交媒体使用模式；在这里，研究人员可以选择可用并具有理想态度的公司。有目的的抽样提供了几个优点，包括是最具成本效益，最有效的抽样方法之一。有目的的采样可能是唯一可行的选择。这种方法可以有益于探索直觉方法可以发现有意义的见解的文化情况，但是，这种技术易受研究人员的偏见和判断中的错误，这可能会损害其可靠性，并引入高水平的偏见，此外，由于这些限制的局限性，因此，由于这些局限性的局限性，它的挑战性不足以使这些研究挑战，并在same上进行了挑战，并且可以通过这些限制，而既普遍又有samppl samppl sypl sampple，否具有较高可靠性和较低偏见的方法，例如配额，群集或系统取样我的电子书，“在商业研究中撰写论文的最终指南”，提供了对各种取样方法的简单解释，从选择研究领域，从选择研究领域到编写个人反思，涵盖了诸如研究哲学，方法，方法，方法，方法，方法，方法，差异，范围
补偿抽样，以改善扩散模型的收敛性
摘要。扩散模型在图像一般方面具有出色的质量，但以一定的代价。迭代denoising需要许多时间步骤来产生高保真图像。由于目标数据的初始不准确重建，重建误差的积累至关重要的限制。这会导致质量降低，收敛速度较慢。为了解决这些问题，我们提出了补偿抽样，以指导生成目标领域。我们引入了一个用U-NET实施的薪酬术语，该薪酬添加了可忽略的培训间接费用。我们的方法是灵活的，我们将其在基准数据集Cifar-10，Celeba，Celeba-HQ，FFHQ-256和FSG上的无条件生成，面对介绍和面对外划分中的应用。我们的方法始终从图像质量方面产生最先进的结果，同时加速了在训练过程中以最高数量级收敛的转化过程。
罕见的事件抽样，用于突然的瞬态极端事件
摘要气候科学和天气风险管理的主要目标是准确地对极端事件的物理和统计数据进行建模。这两个目标在根本上是矛盾的：计算模型的分辨率越高，越来越昂贵的是捕获分布尾部准确统计的合奏。在这里，我们专注于在空间和时间上局部的事件，例如大降水事件，这些事件可能会突然开始并迅速腐烂。，我们比直接气候模型模拟更有效地推进了对此类事件进行采样的方法。我们的方法结合了两种现有方法的元素：自适应多级拆分（AMS），这是一种罕见的事件算法，产生严格的统计数据，但无法增强突然的，瞬态极端的采样；和“合奏增强”，它产生了这些事件的物理上合理的故事情节，而不是它们的统计数据。，我们通过在集合提升的方法之前在事件发作之前很好地拆分轨迹来修改AM。早期分裂需要一个降低效率的拒绝步骤，但对于使用Lorenz -96模型放大和多样化的模拟事件至关重要，为此我们证明了对极端局部能量波动的提高采样大约相对于直接采样的10倍。我们的方法与以前的算法有关，包括子集模拟和预期的AM，但明确定制的是处理由混乱的行进波造成的爆发事件。我们的工作朝着有效地在大气模型中有效采样这种瞬时的局部极端的目标取得了进步。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特殊选择的情况下被选中的。通过在线调查猴收集的所有答案都经过分类并进行定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特班杜拉 (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及在英语词汇发展方面过度依赖人工智能技术。
人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的语言和交流影响 Nelson Ewere Atoi* https://dx.doi.org/10.4314/ujah.v25i1.5 摘要 近年来，人工智能的出现对人类的语言和交流产生了巨大的影响。它涉及开发计算机程序来完成原本需要人类智能的任务。因此，本研究调查了人工智能对选定的尼日利亚大学本科生的英语使用和沟通技巧的影响。问卷是根据五点评分量表设计的，并与来自尼日利亚大学恩苏卡分校和尼日利亚大学埃努古校区的一百五十名受访者分享。这些学生是随机抽样的，因为这些学生是在没有任何特定选择的情况下被选中的。通过在线调查猴子收集的所有答案都经过分类和定性和定量分析。本研究采用阿尔伯特·班杜拉 (Albert Bandura) (1977) 的社会学习理论作为理论框架。研究结果表明，人工智能对尼日利亚本科生的语言和交流产生了积极和消极的影响，其中包括：词汇量和语法的提高，以及英语词汇量发展对人工智能技术的过度依赖。
2024年5月9日季度环境抽样
使用了在多个反应监测（MRM）模式下运行的液相色谱（LC）三倍四极杆质谱仪（MS）。该系统由Thermo Ulti-Mate 3000 LC系统组成，该系统耦合到abciex Q-trap 4000 ms。使用Restek Raptor Biphenyl柱（150 mm x 4.6 mm x 2.7 µm）实现分离。分析时间为15分钟，流速为0.75 ml/min，注射体积为15 µL。在运行期间，使用了12分钟的溶剂梯度（95％水 / 5％甲醇 + 0.1％甲酸甲醇至100％甲醇，以0.1％的形式），然后是3分钟的同位时期（100％甲醇 + 0.1％甲酸）。MS利用零空气氮作为脱溶剂和雾化气体。使用电喷雾电离（ESI）源，温度为550°C，喷雾电压为+5500V。使用定时MRM方法来监测所有药物和内标的两个过渡（一种用于定量和确认性识别）。将MRM检测窗口设置为120 s，目标扫描时间设置为0.1 s。
pvtsizing：基于涡轮-RL的批处理抽样优化框架，用于PVT-ROBUST模拟电路合成
摘要 - 随着CMOS技术的发展和电路的复杂性的增长，对模拟/混合信号设计自动化工具的需求正在迅速增加。尽管已经开发了一些工具来应对这一挑战，但是较少考虑了过程，电压和温度（PVT）变化引起的性能降低。本文介绍了PVTsizing，这是PVT-强大模拟电路合成的优化框架。pvtsizing采用信任区域贝叶斯优化（Turbo），用于高质量的初始数据集和参考点。多任务加固学习（RL）用于PVT操作。涡轮和RL均对批量友好，可以并行对设计解决方案进行采样。同时，提出了提高批评的修剪和缩放目标指标，以提高样本效率并降低运行时。此外，该框架自然支持随机不匹配而尺寸。在4个现实世界电路上，带有TSMC 28/180NM工艺，PvtSizing实现1。9× - 8。8×样品效率和1。6× - 9。8×时间效率的提高。索引术语 - Bayesian优化，增强学习，PVT变化，模拟电路合成
抽样方法：从MCMC到生成建模第一部分：动机，评估，MCMC上的提醒
•2015年毕业于Ensae和Ens Cachan（MVA）•Telecom Paris Tech的机器学习博士学位（2015-2018）•伦敦大学学院的博士后（2018-2020）•自2020年以来，ENSAE的助理教授•具有理论上的ML社区的积极研究。定期参加并在Neurips＆ICML中发布。•主要兴趣：采样，最佳传输，内核方法。
唾液抽样方法影响口服微生物组的组成和与口腔疾病相关的分类分类
唾液是一种容易获得且廉价的生物标本，可以研究口服微生物组，可以用作口腔和系统健康的生物标志物。有两种常规方法来收集唾液，刺激和未刺激；但是，对抽样方法如何影响口服微生物组指标尚无共识。在这项研究中，我们分析了来自7-18岁的88名个人的配对唾液样品（未刺激和刺激）。使用16S rRNA基因测序，我们研究了样品类型之间细菌微生物组组成的差异，并确定采样方法如何影响与未经处理的龋齿和牙龈炎相关的分类单元的分布。我们的分析表明样品类型之间的微生物组组成有显着差异。两种抽样方法都能够检测健康受试者和未经治疗的龋齿受试者之间的微生物组组成的显着差异。然而，只有刺激的唾液显示出微生物组的多样性与诊断性牙龈炎的个体之间存在显着关联。此外，先前与龋齿和牙龈炎相关的类群优先富集于每种分解性疾病的个体中，仅在受刺激的唾液中。我们的研究表明，与未刺激的唾液相比，刺激的唾液对与未经处理的龋齿和牙龈炎相关的微生物组组成和分类分类分布更为细微。
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。