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World File Search System样本量
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
分析临床MRI研究中使用的样本量
尽管如此，临床MRI研究的计划面临着几个挑战，最值得注意的是样本量计划，必须在研究开始之前进行。必须在道德委员会和资金机构面前捍卫这项前研究计划。因此，这对于研究的成功至关重要。太小的样本量可能无法达到统计确定性。也应避免样本量，尤其是出于道德原因，因为MRI研究给经常患有严重疾病的患者增加了扫描时间的负担。此外，花费超过必要的资源在环境和经济上是有问题的[3]，可能会耗尽医疗专业人员的工作时间。这可能是尤其具有挑战性的，因为“医疗保健劳动力短缺是许多国家的医疗保健系统面临的最大，最紧迫的挑战” [4]。
n-power AI：临床试验设计中的自动样本量和功率分析的专业代理框架
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月8日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.06.636776 doi：Biorxiv Preprint
缩小技术应用于高维，低样本量神经生理数据集
抽象背景：神经生理信号处理中的一个常见问题是从高维，低样本量数据（HDLSS）中提取有意义的信息。我们提出了Roldsis（低维跨度输入空间的回归），这是一种基于降低性降低的回归技术，将解决方案限制在可用观测值所跨越的子空间中。这避免了收缩回归方法中需要的回归过程中的正则参数。结果：我们将Roldsis应用于语音识别实验中收集的EEG数据。在实验中，连续/da/–/ta/中的变形音节作为声学刺激显示给参与者，并记录与事件相关的电位（ERP），然后通过离散小波转换在时间频率结构域中作为一组特征表示。从参与者执行的初步识别任务中选择每组刺激。身体和心理物理属性与每个刺激有关。roldsis推断与每个属性相关的特征空间中的神经生理轴。我们表明，这些轴可以可靠地估计，并且它们的分离与语音分类的个体强度相关。Roldsis提供的结果在时频域中可以解释，可用于推断语音分类的神经物理学相关性。通过交叉验证进行了与常用的正则回归技术的比较。结论：Roldsis获得的预测误差与脊回归获得的预测误差相当，并且比用Lasso和SPLS获得的预测误差较小。然而，Roldsis无需交叉验证就可以实现这一目标，该程序需要从数据中提取大量观测值，并且在平均试验时，降低了信噪比的降低。我们表明，即使Roldsis是一种简单的技术，它也适用于神经生理信号的处理和解释。关键字：脑电图，事件相关电位，线性回归，高尺寸低样本量问题，尺寸减小，音素分类，离散小波转换
假设测试，研究设计和样本量...
目标：它的目的是为参与者提供有关假设检验基础的技能，选择适当的测试。该课程还将集中在不同的研究设计上，并在特定条件下进行所需的样本量。将进行简短的讨论（功率点演示）之后，使用流行的统计软件SPS进行计算的实用会话。将做出的努力，课程完成后，参与者将能够检验假设，确定研究设计和样本量估计。参与者：该课程适合包括医学院/研究机构，居民，研究人员，公共卫生政策和决策者以及其他对统计方法感兴趣的年轻研究人员。基本描述性统计和SPS的事先了解对参与者将很有用。总共将吸引40名参与者。课程结束时将提供参与证书。课程内容：Day1：假设检验的基本概念，测试的力量；假设测试涉及的步骤，数据正态性测试。参数测试和非参数测试，用于比较均值，中值，比例等。使用SPSS软件。day2：通过数值数据使用SPSS软件进行的回归和生存分析，概念和实际应用。day3：使用G*Power和其他在线软件注册费的研究设计（观察和实验）和样本量估计：1,000卢比/ - （仅一千）[仅包括培训套件，课程材料，小吃/茶/茶]。申请的最后日期：2025年3月10日通过电子邮件通过电子邮件发送给选定参与者的信息：2025年3月1日，如何申请：此手册附带的完整申请表将发送到以下电子邮件ID：sgpgibiostat@gmail.com
MRI 经济学：在全脑关联研究中平衡样本量和扫描持续时间
1 新加坡国立大学综合科学与工程项目 (ISEP) 2 新加坡国立大学杨潞龄医学院睡眠与认知中心及转化磁共振研究中心 3 新加坡国立大学杨潞龄医学院医学系、健康长寿转化研究项目、人类潜能转化研究项目及数字医学研究所 (WisDM) 4 新加坡国立大学电气与计算机工程系 5 新加坡国立大学 N.1 健康研究所 6 大数据研究所、李嘉诚健康信息与发现中心、牛津大学纳菲尔德人口健康系、英国牛津 7 美国华盛顿大学医学院 Mallinckrodt 放射学研究所 8 美国华盛顿大学医学院神经病学系 9 美国华盛顿大学医学院精神病学系 10 华盛顿大学医学院儿科、生物医学工程、心理与脑科学系美国 11 新加坡国立大学医疗系统记忆、衰老和认知中心 12 新加坡国立大学杨潞龄医学院药理学系 13 瑞典隆德大学马尔默临床科学系 SciLifeLab 14 德国慕尼黑大学中风与痴呆症研究所 15 德国慕尼黑系统神经病学集群 (SyNergy) 16 瑞典哥德堡大学萨尔格学院神经科学与生理学研究所精神病学和神经化学系 17 德国慕尼黑大学慕尼黑医院神经病学系 18 北京昌平实验室脑科学分部 19 北京大学生物医学先锋创新中心 (BIOPIC) 20 美国康涅狄格州纽黑文耶鲁大学心理学系 21罗格斯大学，美国新泽西州皮斯卡塔韦 22 Orygen，墨尔本大学青少年心理健康中心，澳大利亚墨尔本 23 哈佛医学院精神病学系，美国波士顿 24 麦克莱恩医院精神病学技术研究所，美国波士顿 25 麦康奈尔脑成像中心生物医学工程系，加拿大蒙特利尔神经病学研究所 26 麦吉尔大学医学院、计算机科学学院，加拿大魁北克省蒙特利尔
确定个性化随机对照（实用）试验中的样本量
全部，甚至大多数患者。设计一项随机对照试验以解决最相关的临床问题，在这些情况下是具有挑战性的。将足够数量的患者招募到常规的多ARM随机试验将非常困难，因为许多可用的患者因对一种或多种治疗方案的矛盾指示而被排除在外，并且任何设计试验的人指定的“指定标准护理”方案都可能被认为是标准的，甚至不受其他研究人员的接受。当正在考虑多种方案并且存在临床不确定性时，两臂试验将无法解决主要重要性的研究问题，并且可能仍然很难招募足够的患者。例如，用于治疗多药抗性感染的治疗方案存在很大的临床不确定性，或者具有相当比例的疾病发作的那些疾病的感染，预计会导致耐药性耐药性，从而迫切需要进行随机试验，以提供可用的治疗方案的比较。在碳青霉烯耐药性细菌感染的区域中，治疗选择包括高剂量碳青霉烯，较旧的，较老的有毒药物，较新的药物和药物组合，并且在哪些方案中无需使用哪些方案。1-5招募患者与比较这些方案的多臂试验是有问题的，因为许多耐碳青霉烯感染的患者具有一种或多种障碍。6引起疾病的原因包括感染生物体或患者的病史/潜在疾病，过敏或肾功能受损等病史的抗臭虫敏感性。这些问题使得甚至很难找到可以随机分组大量患者的两个特定方案，这意味着很少进行随机试验来定义最佳治疗。
样本量估计中的生成人工智能
任何参与制药业务研究的人都知道耗时和昂贵的临床试验。从早期阶段就仔细而彻底地计划了每项研究。开发的计划通常包含多个项目（例如，试验的主要目标，主要和次要终点，最佳样本量，收集数据的方法等）代表前瞻性研究方案的自然部分。对样本量的估计（伴随其科学理由） - 许多要参与试验的受试者 - 象征着计划的关键方面之一。必须仔细评估样本量，以确保研究时间，人员努力和成本不会浪费。研究并不少见，由于样本量不足，甚至无法检测到很大的治疗效果。有许多公式和统计测试可用，这可能使临床研究人员难以确定使用哪种方法。通常，样本量是由使用商业或公共软件的经验丰富的统计学家计算的。
定性和定量研究中的样本量
farhati.mohsen@gmail.com摘要：在本文中，我们尝试根据作者的各种研究贡献和工作的构成在定性研究领域和定量研究领域的采样综合，这种合成尝试通过区分定性方法的对象和在定性方法中的对象来实现秩序的秩序。对于这个主题，存在研究人员和学生在研究人员和学生中仍然很差的问题。我们可以构建哪种样本？关键字：人口，样本，样本量，定性方法，定量方法。简介：样本总体统计方法通常旨在识别一组测量（或观察值）的某些特性或描述该集合（称为人群）。人口可以是一群人，一组动物，一组物体；所有这些元素具有共同的属性或属性，以表征这组元素。通常，统计学家不会研究整个人群的性格，而是从人口中提取的样本中研究的，例如：•人口的规模可能很大，调查的成本太高； •与人口中所有个人的访问是根本上不可能的；构成样本的元素的数量是样本量。一个好的样本必须构成我们研究良好特征的整个人群的减少图像。为了概括在样本上获得的结果，我们希望它尽可能地表示目标人群，即样本的选择，我们建议进行的研究所需的数据收集，构成了研究的基本，最长的部分。研究集中的一个。一般框架中的基本问题。•教育研究人员使用哪些类型的访谈？•它们构建了哪种样本？•他们如何分析数据并确保其有效性？•他们在文章中提供了哪些有关所使用程序的信息？在本文的背景下，我们将自己限制在样本的大小上，这在定性和定量层面上都为研究人员和学生带来了问题，实际上，许多研究人员都会经历
摘要：为了从纤维素生物量产生生物乙醇，使用预处理过程来减少样本量，分解hemicellulo
摘要：为了从纤维素生物量产生生物乙醇，使用预处理过程来减少样本量，将半纤维素分解为糖，并打开纤维素成分的结构。将纤维素部分用酸或酶水解为发酵成生物乙醇的葡萄糖糖。但是，本文是关于使用天然微生物通过发酵将纤维素生物量转化为生物乙醇的综述。所使用的信息主要来自次要来源；获得的数据表明，需要进行大量工作以确定可持续的天然微生物和更友好的生物友好过程，以实现更多的微生物生产率和提高生物乙醇产量。这些对于确保安全，清洁，经济和可持续的能源资源可以大有帮助。doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i8.7开放访问政策：Jasem发表的所有文章都是由Ajol提供的PKP的开放式访问文章。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。版权策略：©2023作者。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Atiku，Y。M; Abdulsalam，S；穆罕默德（J）；艾哈迈德（Ahmed），S。I（2023）。J. Appl。SCI。 环境。 管理。SCI。环境。管理。使用天然微生物通过发酵将纤维素生物量转化为生物乙醇：综述。27（8）161-164日期：收到：2023年7月10日；修订：2023年7月25日；接受：2023年8月14日发表：2023年8月30日关键字：纤维素生物量，生物乙醇，发酵，微生物；糖化世界的传统能源可能无法满足不断上升的能源需求（Lee等，2019； Pothiraj等，2015）；结果，像生物乙醇这样的生物燃料已成为运输行业当前使用的化石燃料的可能替代品。Alvira等。 （2010年）指出，乙醇在化学，药物和食品领域作为燃料，溶剂和原料具有广泛的用途。 发现工艺经济学是生产生物乙醇的关键问题。 当前的研究工作集中在开发可持续可持续生产大量生物乙醇的商业上可行的过程。 由于人口增长和工业化，在过去几十年中，全球能源需求一直在扩大。目前，大约80％的能源来自不可再生的化石燃料资源。 （Kumar and Singh，2016年）。 Katoka等。 （2017）声称，由于出色的燃料质量Alvira等。（2010年）指出，乙醇在化学，药物和食品领域作为燃料，溶剂和原料具有广泛的用途。发现工艺经济学是生产生物乙醇的关键问题。当前的研究工作集中在开发可持续可持续生产大量生物乙醇的商业上可行的过程。由于人口增长和工业化，在过去几十年中，全球能源需求一直在扩大。目前，大约80％的能源来自不可再生的化石燃料资源。（Kumar and Singh，2016年）。Katoka等。 （2017）声称，由于出色的燃料质量Katoka等。（2017）声称，由于出色的燃料质量