Dreamscapes 梦境 巨大外部场景的大量资源Unity艺术人物场景模型包插件美术资源包unitypackage 版本2.0 支持Unity版本5.3.1或更高 Dreamscapes 是用于创建巨大外部场景的大量资源集合。从小区域到巨大的外部环境，您都会在这个包中找到您需要的一切。 该软件包包含一些可与 Unity 地形系统以及内置树生成器一起使用的模型和纹理。您可以使用提供的基础纹理和材料创建自己的树木和灌木丛，可能性是无限的。 还包括三个演示场景，以帮助您为自己的场景设置灯光和颜色。创建每个场景都是为了展示所提供资产的多功能性，但可能性并不止于此。您可以轻松创建自己的梦幻般的地点。 在这里下载演示！ 资产清单： - 2 个山精灵 - 3个天空盒 - 7 颗晶体 - lowpoly - 7 个灌木丛 – 易于编辑！ - 10 种草纹理 - 易于调整，您可以在编辑器中为它们着色！ - 15 棵树 – 易于编辑！ - 13 种地面纹理 – 具有法线，以及一些草和泥的变化 - 22 块岩石 – 低多边形模型，包括法线贴图和每块 3 种颜色变化！ 更新V1.2 我们为树木和道具提供了

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

ElementUI 2.0 元件库，附带后台模板页面+官网组件，Axure可用， 关于素材内容方面，包含了大量的元件库，和后台模板。元件库里包含 表单、数据、提示、导航、色彩、字体、边框、按钮、单选、复选、输入框、计数器、选择器、级联选择器、滑块…等元件库，是做相关产品必备的元件库。

机器学习(变分贝叶斯、粒子滤波及边缘PF,内容包括大量课件、MATLAB代码)

0.1 - 电阻-电容-电感.SchLib 0.2 - 二极管-整流桥.SchLib 0.3 - LED发光二极管.SchLib 0.4 - 三极管.SchLib 0.5 - 场效应管-可控硅.SchLib 0.6 - 数码管-TFT-OLED屏.SchLib 0.7 - 常用按键-开关.SchLib 0.8 - 以太网-音频-USB插座.SchLib 0.9 - 电路模块.SchLib 1.0 - 常见芯片.SchLib 1.1 - 电源类芯片.SchLib 1.2 - 传感元件.SchLib 1.3 - CD4000系列芯片.SCHLIB 1.4 - 74系列TTL芯片.SchLib 1.5 - 继电器.SchLib 1.6 - ADI系列精密运放.SchLib 1.7 - MAX系列芯片.SchLib 1.8 - WiFi天线-SMA射频座.SchLib 1.9 - CH340系列编程器芯片.SchLib 2.0 - 保险丝-晶振-光耦.SchLib 2.1 - STM8L系列单片机.SchLib 2.2 - STM32 F0系列单片机.

在我们最近的论文中（Das等人，在Phys Rev D 97：115023，2018），我们探索了在最小的非异质U（U）的背景下，在未来的LHC中发现沉重的Majorana右旋中微子（RHN）的前景。 1）扩展标准模型（SM），其中通过共振产生的巨型U（1）规格玻色子（$$ Z ^ {\ prime} $$ Z'）的衰减来创建一对RHN。 我们已经指出，该模型可以显着提高$$ Z ^ \原始$$ Z'玻色子对一对RHN的分支比，这对于在非常严重的LHC Run-2下发现RHN至关重要 从具有Dilepton最终状态的$$ Z ^ \ prime $$ Z'玻色子的搜索中获得约束。 在本文中，我们在重现中微子振荡数据的同时，对大型强子对撞机执行相同的参数扫描，以评估相同符号双扩散最终状态（Majorana RHNs生产的烟枪签名）的最大生产率。 我们还考虑了带有替代电荷分配的最小非奇异U（1）模型。 在这种情况下，与传统情况相比，我们发现$$ Z ^ \ primary $$ Z'玻色子对一对RHN的分支比进一步提高，这为甚至在$之前发现RHN提供了可能性。 $ Z ^ \ prim

我们开始在三个维度上研究N = 4 $$ \ mathcal {N} = 4 $$ Chern-Simons-matter理论中的1/2 BPS Wilson循环。 我们考虑具有Chern-Simons级别k，− k和0的圆形或线性颤动，并关注保留R对称性的两个SU（2）子组之一的环。 在没有消失的Chern-Simons水平的情况下，我们为通过超多重连接的颤动上的每对相邻节点找到一对Wilson环（通过扭曲的超多重连接所连接的节点具有Wilson环，从而保留了另一组超级电荷）。 我们期望通过量子校正来消除这种经典的成对简并性。 对于带有扭曲的超多重子集连接的具有消失的Chern-Simons项的节点，我们发现通常的1/4 BPS Wilson环会自动放大为1/2 BPS，这在3维Yang-Mills理论中也是如此。 当具有消失的Chern-Simons级别的节点通过未扭曲的超多重子集连接时，我们找不到耦合到经典不变的那些节点的任何Wilson环。 相反，我们发现了几个超对称性变化（非零）在任何相关函数中均消失的回路，因此弱零。 我们期望当包括量子校正时，这些威尔逊循环的仅一种线性组合

当memo内容多时,换行定位类似假死…… 1、内容读进readTxtKeep 2、要查找的关键字KeyStr 3、刷新Memeo显示ss 4、然后根据前面显示的次数、关键字,Memeo定位到需要的位置

有人建议采用套现式通货膨胀来提供成功的，具有巨大潜力的通货膨胀。 我们讨论了被困的通货膨胀情况下原始黑洞的形成。 我们证明原始的黑洞是在充气过程中自然产生的，具有很强的捕获潜力。 尤其是，我们给出了一种可充胀气的配方，通过该配方，颗粒的产生会引起较大的非高斯曲率摄动，从而导致形成大量恒星质量的原始黑洞。 这些原始的黑洞可能是LIGO探测器通过二元黑洞合并观测到的暗物质。 最后，我们尝试了实现轴突单峰膨胀所需的充胀气潜能，并讨论了由粒子产生产生的引力波。

poj习题详解学习ACM的好材料，源代码