XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System随机抽样
使用 LANDSAT 7 影像绘制入侵的红树林金丝雀草地图
5. 芦苇草优势度景观因子分析 5.1 方法 5.1.1 试点区域采样数据来源 5.1.2 叠加与回归分析 5.2 结果与讨论 5.2.1 芦苇草在景观层面的生态意义 5.2.2 湿地植物覆盖类型与水文类型 5.2.3 芦苇草优势湿地空间分布 5.2.4 芦苇草优势湿地与土地覆盖类型的关系 5.3 结论 5.4 进一步分析芦苇草优势度景观因子的一些建议 5.4.1 识别与芦苇草优势度相关的土壤特性 5.4.2 研究芦苇草优势度与排水沟密度的关系 5.4.3 采用分层随机抽样方法
研究文章人工智能策略对教师培训学生的研究技能的影响
本研究探讨了人工智能（AI）策略对在大流行期间以快速的科学和技术演变，连通性和虚拟阶级经验为标志的教师培训学生的研究技能发展的影响。为了促进适当使用AI并增强未来教师的研究能力，开发了非实验性应用研究。人口由ICA教学研究所的101名学生组成，其中80名通过分层随机抽样组成了样本。数据收集是通过使用问卷作为仪器的调查进行的。使用Spearman的Rho假设检验进行了分析，获得的结果揭示了使用AI策略和学生的调查技能之间的显着相关性（Spearman Rho = 0.849），这表明AI可以是增强这些技能发展的有价值工具。
超级基金计划代表性抽样指南，第 4 卷：废物。临时最终版。
2.1 引言................ ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................. ... ................................................................................................................................................................................................................................................................. 7 2.3.2 复合样品....................................................................................................................................................................................................................................................................... 8 2.4 废物类型....................................................................................................................................................................................................................................................... 8 2.4 废物类型....................................................................................................................................................................................................................................................... 8 ................................................................................................................................................................................................................. 8 2.5 废弃物特性....................................................................................................................................................................................................... 9 2.5.1 同质性....................................................................................................................................................................................................... 9 2.5.1 同质性....................................................................................................................................................................................................... 9 . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . . . 10 2.6.2 未容器化的废物. . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.6.3 表面和碎片. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.7 质量保证考虑因素 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.10 分析参数和方法....................................................................................................................................................................................................................12 2.11 代表性抽样方法....................................................................................................................................................................................................................................................13 2.11.1 判断抽样.................................................. ... ....................................................................................................................................................................................................................................................... 14 2.11.4 系统随机抽样....................................................................................................................................................................................................................... 14 2.11.5 横断面抽样....................................................................................................................................................................................................... 14 2.11.5 横断面抽样....................................................................................................................................................................................................... 14 ................................................................................................................................................................................................. 14 2.12 采样位置和数量.................................................................................................................................................................................................................................................................................... 15 2.13 示例站点....................................................................................................................................................................................................................................... 15 2.13 示例站点....................................................................................................................................................................................................................................................... 16 2.14 示例站点....................................................................................................................................................................................................................................................... 16 . ... ... ................................................................................................................................................. 16 2.13.3 场地清单.......................................................................................................................................................................................................................................................... 17
土耳其EFL教师的信念，实践和评估挑战
摘要：这项研究的目的是探索土耳其EFL教师的评估信念，评估实践以及他们在评估过程中遇到的挑战。在这项混合方法研究中，数据是根据定量和定性基础收集的。对于定量组件，使用随机抽样方法通过问卷收集英语教师的数据（n = 257）。对于定性组成部分（n = 25），数据是通过与英语教师的访谈收集的。这些发现揭示了英语教师的评估目的，实践，技术的使用以及四种技能评估实践。此外，定性数据还揭示了教师在评估过程中面临的障碍和困难，包括学生的动力低，语言水平低，尚未准备就绪，并且在课堂上的技术不足。
在可变工作条件下滚动轴承故障诊断的增强合奏学习方法
摘要：确保滚动轴承的平稳运行需要精确的故障诊断。特别是，在不同的工作条件下识别故障类型在实践工程中具有重要意义。因此，我们提出了一种加固集合方法，用于在不同的工作条件下诊断滚动轴承断层。首先，设计了一个加固模型来选择最佳的基础学习者。分层随机抽样用于从原始训练数据中提取四个数据集。强化模型分别由这四个数据集培训，我们获得了四个最佳基础学习者。然后，稀疏的ANN被设计为集合模型，并且可以成功识别可变工作条件下的故障类型的增强学习模型。进行了广泛的实验，结果证明了所提出的方法比其他智能方法具有优越性，具有显着的实践工程益处。
战略领导实践和上市商业银行的绩效
本研究的主要目的是建立肯尼亚上市商业银行的战略领导实践和绩效的影响。具体来说，该研究追求以下目标；建立战略控制，战略方向，人类能力发展和战略设计对肯尼亚商业银行绩效的影响。以下理论指导了研究；基于资源的观点，意外理论和动态能力理论。该研究采用了描述性研究设计。问卷用于收集肯尼亚42名许可商业银行的员工的主要数据。研究受访者由高级管理团队，中级经理以及职能级别的经理组成的员工组成。系统的随机抽样用于采样384名员工。进行了4家银行中38名受访者的试点测试，以检测设计和仪器中的弱点。收集的研究数据
经济影响 - 2020 年圣丹斯电影节
2017 年之前的研究几乎完全依赖于电影节的截距抽样来估计出席人数和支出。截距研究非常有用，但在繁忙的电影节背景下，获得真正的随机样本具有挑战性。采访者可能倾向于过度抽样那些平易近人的与会者，也许是那些更符合采访者自身年龄、社会经济地位或其他特征的人。我们使用了系统随机抽样的变体——随机抽样地点和时间以及随机开始和固定间隔的采访，以确保采访者不会潜意识地偏向样本。此外，我们在电影节结束后立即通过在线邀请对持票人进行了单独的随机抽样调查。该调查的结果与截距调查非常吻合，在两种不同的调查模式下，我们得到了相同的人口统计结果。2017 年之前，出席人数的估计是使用电影院的满座人数和每位调查受访者调整后的自报电影观看次数的组合。对自报进行了调整，因为调查中明显多报了出席者的电影观看次数。例如，调查受访者平均报告观看了 6 部电影，这与客观的票务兑换数据不一致。此外，观众人数估算方法也并不一致。技术进步使我们能够利用传感器技术跟踪电影节场馆内带有 WiFi 或蓝牙无线电的设备，而不是依靠自我报告的观众人数。这使我们能够直接匿名观察移动设备进入电影节、从一个场馆移动到另一个场馆以及离开的情况。由此得出的观众人数估算结果比前几年更高、更准确。我们的团队在 2017 年首次使用这项技术估算观众人数，在主要电影节场馆安装了 22 个传感器。2019 年，传感器网络扩展到 38 个传感器。今年，即 2020 年，几乎所有电影节场馆也安装了 38 个传感器。观众人数估算
从创新扩散理论看学术领袖对领导工作中人工智能应用的态度：数字素养的影响 1 Azala Mohammad Alghamdi 博士
本研究旨在根据乌姆阿尔古拉大学（UQU）创新理论的传播情况，考察学术领导者的数字素养水平对其对领导工作中人工智能应用的态度的影响。本研究采用描述性相关法和随机抽样方法，总共抽样了 158 名学术领导者。研究结果表明，学术领导者对领导工作中人工智能应用持积极态度（M = 4.006，SD = 0.567），数字素养水平较高（M = 3.949，SD = 0.641）。数字素养水平还对学术领导者对领导工作中人工智能应用的态度产生了显著的积极影响，这与创新理论的传播一致（β = 0.597，p < 0.05）。本研究建议在沙特大学传播意识并建立在领导工作中使用人工智能应用的文化。
临床审计对改善初级卫生中心 2 型糖尿病 (T2DM) 护理效果的影响。通过多层次干预进行全面的事前事后分析：ICAE-DM CARE 研究方案
拟议的研究将采用准实验设计，包括在干预前对 31 个初级保健中心 (PHCC) 进行基线横断面情境分析。该研究将重点关注 18 岁及以上的被诊断患有 2 型糖尿病 (T2DM) 的患者，包括新诊断患者和接受后续护理的患者，但不包括孕妇。将采用随机抽样方法，确保从过去三个月的糖尿病咨询中抽取 450 名患者的代表性样本量。在情境分析中确定差距后，将实施干预，之后将使用与基线相同的样本进行干预后横断面研究，以评估测量参数的变化。此外，还将通过电话调查随机抽取的 60 名患者（干预前后）进行队列研究，以评估患者视角的变化。
![arXiv:2207.05193v4 [quant-ph] 2024 年 10 月 23 日](/simg/c\cea1aacd8cd0c02e921d0578639fbf9aea71c33f.webp)
arXiv:2207.05193v4 [quant-ph] 2024 年 10 月 23 日
假设 Alice、Bob 和 Charlie 共享一个三体纯态 | ψ ABC ⟩ 。我们证明，如果 Alice 无法使用 | ψ ABC ⟩ 和局部操作与 Bob 或 Charlie 提取纠缠，并且采用以下任一经典通信配置：（ A → B，A ↔ C ），（ A ↔ B，A → C ）和（ A ↔ B，A ↔ C ），则对于其他两种配置也是如此。此外，当状态在系统 AB 和 AC 上的约简都是可分离的时，恰恰会发生这种情况，这进一步等同于约简为 PPT。特别地，这意味着任何 NPT 二分状态都是这样的，状态本身或其补体是双向可提取的。为了证明这些结果，我们首先获得低秩二分态的双向可提取纠缠的明确下限。此外，我们表明，尽管并非所有低秩状态都是单向可提炼的，但随机抽样的低秩状态几乎肯定是单向可提炼的。