通过假设存在记忆效应和长程相互作用，将非广义统计量与相对论流体动力学（包括相变）一起讨论在重离子碰撞中产生的带电粒子的横向动量分布。 结果表明，非扩展统计和流体动力学的综合贡献可以很好地描述sNN = 200 GeV时Au + Au碰撞和sNN = 2.76 TeV时π±和K±的Pb + Pb碰撞的实验数据。 整个测得的横向动量区域，对于pp-，在pT≤2.0GeV / c的区域内。 这与我们以前使用常规统计数据和流体动力学的工作不同，后者的可描述区域仅限制在pT≤1.1GeV / c。

简化相对论气体（RRG）模型是由A. Sakharov于1965年提出的，用于推导宇宙微波背景（CMB）光谱。 我们中的一些人最近对其进行了重新发明，以实现宇宙演化过程中辐射和尘埃时代之间的插值。 该模型规避了玻尔兹曼-爱因斯坦方程组的复杂结构，并允许对暖暗物质效应进行透明描述。 这里扩展为在现象学基础上包括辐射和重子之间的不平衡相互作用，该相互作用被认为以简化的方式解释了预重组物理学的相关方面。 此外，我们使用紧密耦合近似来探索这种相互作用和RRG暖度参数对CMB各向异性谱的影响。 如果相互作用参数和暗物质温暖度参数均为10-4或更小，则模型的预测与ΛCDM模型的预测非常相似。 就温暖度参数而言，这与基于结构形成结果的先前估计非常吻合。

整数提升5/3小波变换（Integer Lifted Wavelet Transform, ILWT）是一种在数字信号处理领域广泛应用的算法，特别是在图像压缩和分析中。它通过使用提升框架，以更高效的方式实现离散小波变换（DWT）。Matlab作为强大的数值计算环境，提供了方便的工具来实现这一过程。下面我们将详细探讨ILWT的基本原理、Matlab中的实现方法以及如何进行分解和重构。 **一、整数提升5/3小波变换** 5/3小波变换是一种具有较好时间和频率局部化特性的离散小波变换类型，其主要特点是近似系数和细节系数的量化误差较小，因此在数据压缩和信号去噪等方面有较好的性能。提升框架是5/3小波变换的一种实现方式，相比传统的滤波器组方法，提升框架在计算上更为高效，且更容易实现整数变换。 提升框架的核心是通过一系列简单的操作（如预测和更新）来实现小波变换。在5/3小波变换中，这些操作包括上采样、下采样、线性组合和舍入。提升框架的优势在于，它可以实现精确的整数变换，这对于需要保留原始数据整数特性的应用至关重要。 **二、Matlab实现** 在Matlab中，实现整数提升5/3小波变换通常涉及编写或调用已有的M文件函数。根据提供的文件名`decompose53.m`和`recompose53.m`，我们可以推测这两个文件分别用于执行分解和重构过程。 1. **分解过程（decompose53.m）** - 分解过程将原始信号分为多个尺度的近似信号和细节信号。对输入信号进行上采样，然后通过预测和更新操作生成不同尺度的小波系数。在5/3小波变换中，通常会生成一个近似系数向量和两个细节系数向量，分别对应低频和高频部分。 2. **重构过程（recompose53.m）** - 重构是将小波系数反向转换回原始信号的过程。这涉及到逆向执行提升框架中的操作，即下采样、上采样、线性组合和舍入。通过重新组合各个尺度的系数，可以恢复出与原始信号尽可能接近的重构信号。 **三、代码实现细节** 在Matlab中，可以使用循环结构来实现提升框架的迭代，或者使用内建的小波工具箱函数，如`wavedec`和`waverec`，它们封装了提升框架的具体实现。不过，由于题目中提到的是自定义的`decompose53.m`和`recompose53.m`，我们可能需要查看这两个文件的源代码来了解具体实现步骤。 Matlab提供了一个灵活的平台来实现整数提升5/3小波变换，使得研究人员和工程师能够快速地进行信号处理和分析实验。通过理解ILWT的原理和Matlab中的实现，我们可以更好地利用这种技术来解决实际问题，例如图像压缩、噪声消除和数据压缩等。

yolov8水果质量检测检测权重，包含3000多张yolo水果质量检测数据集，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8，yolov9等算法可以直接进行训练模型，txt格式标签， 数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml： nc: 6 names: - bad apple - bad banana - bad orange - good apple - good banana - good orange

我们提供了在纵向极化的深部非弹性散射中，浓味对包容性结构函数g1的重味贡献的完整的从下至上的QCD校正的第一计算。 结果是通过大量的分析方法得出的，并且完全依赖于重夸克的质量。 我们讨论了计算的所有相关技术细节，并提供了重夸克缩放函数的数值结果。 我们执行重要的交叉检查，以验证结果在已知的光产生极限内以及在重夸克的非极化电产生中的结果。 我们还将计算结果与极化情况下可获得的部分结果进行比较，尤其是在渐近大光子虚拟度的限制范围内，并分析缩放函数在阈值附近的行为。 迈向现象学应用的第一步，是通过对未来电子离子对撞机在极化深非弹性散射中产生包容性魅力的一些估计，并研究其对极化胶子分布的敏感性，从而迈出了第一步。 研究了重夸克电生产对非物理因式分解和重新规范化尺度以及重夸克质量的剩余依赖性。

CodeFormer的facelib预训练权重文件，下载存放路径：weights/facelib weights ├── facelib │   ├── detection_mobilenet0.25_Final.pth │   ├── detection_Resnet50_Final.pth │   ├── parsing_parsenet.pth │   ├── yolov5l-face.pth │   └── yolov5n-face.pth

yolov10的预训练权重，以及yolov10的训练测试程序 。包含yolov10的训练和测试代码和yolov10的官方预训练权重，权重包含yolov10所有预训练权重，文件包含yolov10b.pt、yolov10l.pt、yolov10m.pt、yolov10n.pt、yolov10s.pt、yolov10x.pt、yolov10-main.zip。

包括了用于将VOC格式标签转化为yolo格式标签的python脚本，生成训练集、验证集和测试集的python脚本，YOLOv8配置文件，以及训练所有子集的python脚本

altera pll重配置模块可解决频率切换应用场合，只用一个锁相环能代替多个，并不存在布线报警。

为研究煤的孔隙特征对煤体宏观物理特性的影响,对煤的孔隙结构进行定量表征和分析。以大柳塔煤矿长焰煤煤样为研究对象,基于X射线三维显微CT扫描得到的数据体,结合三维可视化软件Avizo的三维重构技术及图像灰度分割技术得到煤体的微观孔隙模型,并建立了煤孔隙三维展布模型和孔隙球棒模型。通过提出的方法和模型的建立,对长焰煤的孔隙微观参数—孔隙率、孔隙半径、喉道半径、孔隙体积、喉道体积、配位数等进行了统计分析。结果表明:在微观尺度下,长焰煤煤样孔隙总体分布比较分散,孔隙率15.47%,通过孔隙的球棒模型统计出的孔隙数27 432,喉道数38 829及其他的孔隙微观参数。