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World File Search System随机采样
无性水平和扩散规模
羊栖菜是东亚地区一种具有商业价值的大型藻类，了解这种大型藻类的繁殖策略对于保护和恢复至关重要。在这里，我们使用种群遗传学方法来确定羊栖菜的繁殖策略。为此，我们执行了两种采样程序：随机采样和方形采样。对于随机采样，我们在相距 700 米的 A、B、C 和 D 地点以 > 1 米的间隔采集了 80 个样本。对于方形采样，我们在 B 和 D 两个地点使用由 10 厘米网格组成的 50 厘米 × 50 厘米方形采集了 207 个样本。使用 14 个（随机采样）或 13 个微卫星（方形采样）通过基因分型识别这些样本中的克隆同源体。对于通过随机采样获得的样本，仅检测到三对克隆对。对于通过样方取样获得的样本，每个样方包含 4– 7 个基株，平均大小为 23.2 ± 14.3 厘米（标准差），最大为 70.7 厘米。地点 B 的无性水平高于地点 D，这可能是由于暴露时间较长。地点 B 位于该物种潮间带的后缘。通过有性生殖的基因流动超过 65% 局限于样方内，而至少 10% 延伸至数米至数公里。综合起来，这些结果表明 S. fusiforme 在小范围内通过有性和无性传播其后代，在更大范围内通过有性传播，无性水平取决于暴露产生的压力。
e1 216计算机视觉 - 讲座05：鲁棒性
•绘制一小部分数据点•将模型拟合到这些点•检查与此模型“接近”的点数•用此数字为每个拟合模型评分•使用随机采样进行许多试验•选择具有最高分数的模型•使用此模型检测和删除异常值•使用此模型•剩余点是“好”点
![arxiv：2401.01629v1 [cs.lg] 2024年1月3日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1904bc517d8e8e8c1dd7feb32aa47246b6aebc73.webp)
arxiv：2401.01629v1 [cs.lg] 2024年1月3日
用于描述分布，而概率质量函数（PMF）用于离散数据。当综合数据时，可以通过从现有数据的分布中进行采样来生成新的数据点。插值和外推。插值和诱惑涉及在现有数据点之间或之外生成新的数据点。这对于时间序列，地理数据等特别有用。一种常见的插值方法是线性插值，其中新点的值取决于两个已知点之间的线性关系。蒙特卡洛模拟。蒙特卡洛模拟启用随机抽样，以模拟真实系统中的不确定性。在数据综合中，该方法用于通过随机从已知的分布中进行随机采样来生成新样本。它在财务，工程和物理建模中找到了常见的应用。基于模型的采样。此方法涉及利用现有数据的统计模型来预测新的数据点。例如，可以将线性回归模型拟合到存在数据，并且可以通过随机采样模型参数来生成新的数据点。这种方法对于表现线性关系的数据特别有效。内核密度估计。 内核密度估计插入每个数据点周围放置核（通常是高斯内核）并计算每个点的贡献以估计概率密度函数。 这对于捕获数据分布的复杂性和多模式很有用。内核密度估计。内核密度估计插入每个数据点周围放置核（通常是高斯内核）并计算每个点的贡献以估计概率密度函数。这对于捕获数据分布的复杂性和多模式很有用。生成新样本时，可以根据估计的概率密度函数进行随机采样。
超越边境：通过从平面图中学习
摘要 - 在本文中，我们应对预测部分观察到的环境的看不见的壁是一组2D线段的挑战，其条件是沿着360°LIDAR传感器的轨迹集成的占用网格。通过在大学校园的一组办公室规模平面图中，通过在一组随机采样的航路点之间导航一组随机采样的航路点，收集了此类占用网格及其相应目标墙细分的数据集。行段预测任务是作为自回归序列预测任务配制的，并且在数据集中对基于注意力的深网进行了训练。基于序列的自动回归公式通过预测的信息增益进行评估，就像在基于边境的自主探索中一样，证明了在文献中发现的非预测性估计和基于卷积的图像预测的显着改善。消融，以及传感器范围和占用网格的度量标准区域。最后，通过在现实世界办公室环境中直接重建的新型平面图中预测墙壁来验证模型通用性。
基于维度自适应机器学习的量子态重建
我们介绍了一种对 n 个量子比特的系统执行量子态重建的方法，该方法使用基于机器学习的重建系统，该系统专门在 m 个量子比特上进行训练，其中 m ≥ n。这种方法无需将所考虑系统的维数与用于训练的模型的维数完全匹配。我们通过使用基于机器学习的方法对随机采样的一、二和三量子比特系统执行量子态重建来展示我们的技术，这些方法专门在包含至少一个额外量子比特的系统上进行训练。基于机器学习的方法所需的重建时间比训练时间要好得多；因此，该技术可以通过利用单个神经网络进行维变量状态重建来节省总体资源，从而无需为每个希尔伯特空间训练专用的机器学习系统。
矩阵补全的更简单方法
本文给出了迄今为止重建未知低秩矩阵所需的随机采样条目数的最佳界限。这些结果改进了 Cand`es 和 Recht (2009)、Cand`es 和 Tao (2009) 以及 Keshavan 等人 (2009) 的先前工作。重建是通过最小化隐藏矩阵的核范数或奇异值之和来实现的，前提是与提供的条目一致。如果底层矩阵满足某种不相干条件，则所需的条目数等于二次对数因子乘以奇异值分解中的参数数。这一断言的证明很短、自成体系，并使用非常基本的分析。本文中的新技术基于量子信息理论的最新研究。关键词：矩阵完成、低秩矩阵、凸优化、核范数最小化、随机矩阵、算子切尔诺夫界限、压缩感知
DNA数据存储的信息理论基础
并从数百万个短噪声序列中重建？本专着的目的是通过讨论存储DNA信息的基本限制来解决这个问题。受到当前技术限制在DNA合成和测序上的动机，我们提出了一个概率通道模型，该模型捕获了DNA存储系统的三个关键独特方面：（1）数据写入许多以无序方式存储的许多短DNA分子上； （2）分子被噪声损坏，（3）通过从DNA池中随机采样读取数据。我们的目标是研究这些关键方面对DNA存储系统能力的影响。我们旨在为分析这些渠道分析的信息理论基础，为这些渠道的分析，开发可实现性和交流参数的工具，而不是专注于编码理论考虑和计算效率的编码和解码。
StratLearner：学习社交网络中预防错误信息的策略
给定一个以输入为输入的组合优化问题，我们能否在不知道其目标函数的情况下从输入-解决方案对的示例中学习解决该问题的策略？在本文中，我们考虑了这样的设置并研究了错误信息预防问题。给定攻击者-保护者对的示例，我们的目标是学习一种计算保护者以抵御未来攻击者的策略，而无需了解底层的扩散模型。为此，我们设计了一个结构化预测框架，其主要思想是使用通过随机采样的子图上的距离函数构建的随机特征来参数化评分函数，从而得到一个核化的评分函数，其权重可通过大边际方法学习。实验证明，我们的方法可以在不使用任何有关扩散模型的信息的情况下产生接近最优的保护者，并且它比其他可能的基于图和基于学习的方法表现得更好。