SAM方法有兩種不同的套用領域，具體如下：
統計基因表達數據分析中的SAM方法：
提出者與年份：由Tusher、Tibshirani、Chu於2001年提出。
套用範圍：適用於不同設計和資料類型的微陣列數據差異表達基因的篩選。
核心思想：通過permutation算法估計假髮現率(FDR)，以控制多重檢驗錯誤率。
機器學習中的SAM方法（Sharpness-Aware Minimization）：
提出者與年份：未明確提及，但根據搜尋結果，可以推斷該方法是在較近的時間內被提出的。
目的：提升模型的泛化能力。
核心思想：通過兩次最佳化過程，第一次最大化尖銳值（即損失函式的尖銳度），第二次更新模型權重，以最小化損失函式和損失函式的尖銳值。這種方法有助於模型跳出局部最小值，達到更平坦的最小值區域，從而提高泛化能力。
這兩種SAM方法分別套用於不同的領域，但都旨在通過最佳化過程來提升性能。