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A comprehensive study of non-adaptive and residual-based adaptive sampling for physics-informed neural networks
A comprehensive study of non-adaptive and residual-based adaptive sampling for physics-informed neural networks
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A comprehensive study of non-adaptive and residual-based adaptive sampling for physics-informed neural networks

Wu, Chenxi ; Zhu, Min ; Tan, Qinyang ; Kartha, Yadhu ; Lu, Lu

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2023-01, Vol.403 (PA), p.115671, Article 115671 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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2
Improved Inference for Respondent-Driven Sampling Data With Application to HIV Prevalence Estimation
Improved Inference for Respondent-Driven Sampling Data With Application to HIV Prevalence Estimation
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Improved Inference for Respondent-Driven Sampling Data With Application to HIV Prevalence Estimation

Gile, Krista J.

Journal of the American Statistical Association, 2011-03, Vol.106 (493), p.135-146 [Periódico revisado por pares]

Alexandria, VA: American Statistical Association

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Diagnostics for respondent-driven sampling
Diagnostics for respondent-driven sampling
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Diagnostics for respondent-driven sampling

Gile, Krista J. ; Johnston, Lisa G. ; Salganik, Matthew J.

Journal of the Royal Statistical Society. Series A, Statistics in society, 2015-01, Vol.178 (1), p.241-269 [Periódico revisado por pares]

England: Blackwell Publishing Ltd

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4
Scalable importance tempering and Bayesian variable selection
Scalable importance tempering and Bayesian variable selection
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Scalable importance tempering and Bayesian variable selection

Zanella, Giacomo ; Roberts, Gareth

Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology, 2019-07, Vol.81 (3), p.489-517 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Wiley

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5
Band Sampling for Hyperspectral Imagery
Band Sampling for Hyperspectral Imagery
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Band Sampling for Hyperspectral Imagery

Chang, Chein-I

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2022, Vol.60, p.1-24 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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6
Theory of sampling (TOS) versus measurement uncertainty (MU) – A call for integration
Theory of sampling (TOS) versus measurement uncertainty (MU) – A call for integration
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Theory of sampling (TOS) versus measurement uncertainty (MU) – A call for integration

Esbensen, Kim H. ; Wagner, Claas

TrAC, Trends in analytical chemistry (Regular ed.), 2014-05, Vol.57, p.93-106 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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7
Progressive Latin Hypercube Sampling: An efficient approach for robust sampling-based analysis of environmental models
Progressive Latin Hypercube Sampling: An efficient approach for robust sampling-based analysis of environmental models
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Progressive Latin Hypercube Sampling: An efficient approach for robust sampling-based analysis of environmental models

Sheikholeslami, Razi ; Razavi, Saman

Environmental modelling & software : with environment data news, 2017-07, Vol.93, p.109-126 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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8
An adaptive uncertainty-guided sampling method for geospatial prediction and its application in digital soil mapping
An adaptive uncertainty-guided sampling method for geospatial prediction and its application in digital soil mapping
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An adaptive uncertainty-guided sampling method for geospatial prediction and its application in digital soil mapping

Zhang, Lei ; Zhu, A-Xing ; Liu, Junzhi ; Ma, Tianwu ; Yang, Lin ; Zhou, Chenghu

International journal of geographical information science : IJGIS, 2023-02, Vol.37 (2), p.476-498 [Periódico revisado por pares]

Abingdon: Taylor & Francis

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9
Theoretical guarantees for approximate sampling from smooth and log-concave densities
Theoretical guarantees for approximate sampling from smooth and log-concave densities
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Theoretical guarantees for approximate sampling from smooth and log-concave densities

Dalalyan, Arnak S.

Journal of the Royal Statistical Society. Series B, Statistical methodology, 2017-06, Vol.79 (3), p.651-676 [Periódico revisado por pares]

Oxford: John Wiley & Sons Ltd

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10
Variance-based adaptive sequential sampling for Polynomial Chaos Expansion
Variance-based adaptive sequential sampling for Polynomial Chaos Expansion
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Variance-based adaptive sequential sampling for Polynomial Chaos Expansion

Novák, Lukáš ; Vořechovský, Miroslav ; Sadílek, Václav ; Shields, Michael D.

Computer methods in applied mechanics and engineering, 2021-12, Vol.386, p.114105, Article 114105 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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