在介电子和di子最终状态下寻找新的共振和非共振高质量现象。 该搜索使用了36.1 fb -1的质子-质子碰撞数据，该数据是通过2015年和2016年在大型强子对撞机的ATLAS实验在s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV收集的。与标准模型无明显偏差 观察到预测。 在共振衰减为二轻子的横截面时间分支比上，设定了95％可信度的上限，然后转换为共振质量的下限，对于E 6激发的Zχ'，其上限为4.1 TeV。 qqℓℓ接触相互作用标度的下限根据模型设置在2.4 TeV和40 TeV之间。

据报道，在欧洲核子研究中心的大型强子对撞机上，ATLAS实验收集到的数据与s = 13 TeV时的3.2 fb -1质子碰撞，表明对重载长寿R型强子进行了搜索。 该搜索基于与大电离损耗和慢传播速度有关的可观测结果，这是重带电粒子的行进速度明显慢于光速的特征。 没有观察到与预期背景的显着差异。 在质量范围从600 GeV到2000 GeV的长寿命R型强子的生产截面上提供了95％置信水平的上限，并且不包括胶粘剂，底部和顶部的壁虎质量，直到1580 GeV，805 GeV和890 GeV，分别。

使用与2015年和2016年期间s = 13 TeV时pp碰撞的36.1 fb-1相对应的数据样本，来搜索分解为W，Z或希格斯玻色子的不同配对以及直接变成轻子的新重共振。 与CERN大型强子对撞机的ATLAS探测器配合使用。 分析在qqqq，ννqq，ℓνqq，ℓℓqq，ℓνℓν，ℓℓνν，ℓνℓℓ，ℓℓℓℓ，qqbb，ννbb，ℓνbb和ℓℓbb最终状态中选择的玻色衰变模式，以寻找窄宽度共振。 同样，选择轻子的最终状态的分析也被结合起来。 然后将这两组分析进一步合并。 没有观察到与标准模型预测的显着偏差。 测试了三个基准模型：一个模型预测新的重标量单重态的存在；一个简化模型预测一个重矢量玻色子三重态；一个体Randall-Sundrum模型，带有重自旋2的重旋2 Kaluza-Klein激发。 使用渐近近似将横截面限制设置为95％置信水平，并将其与基准模型的预测值进行比较。 这些限制也用重矢量玻色子三重态与夸克，轻子和希格斯玻色子的耦合约束表示。 数据不包括在弱耦合情况下质量低于5.5 TeV，在强耦合情况下质量低于4.5 TeV的重矢量玻色子三重态，以及质量在2.3 TeV以下的K

最近来自中山大学的学者Tianyu Zeng、Yunong Zhang等学者在ArXiv上发布了他们的一个预测成果，采用一系列数学方法于sigmoid函数、高斯函数和泊松分布和AI神经网络模型来拟合预测，揭示春节前爆发的新型冠毒疫情有可能在2月18日达到拐点和在2020年4月前结束。

传统栅格法提取路网精度较低,尤其在提取露天矿道路网时,路段缺失与偏移现象更加明显。针对这一问题,摒弃了传统栅格法通过增大栅格来保证道路网连通性的处理方式,以GPS数据存在偏移这一事实为根据,假设GPS数据偏移服从正态分布,提出了通过求取GPS轨迹点在道路上的概率进行栅格初始化的方法,建立了相应模型;采用二维中值滤波方法对初始栅格数据进行修正;对查表细化算法进行改进,采用改进的细化算法对道路网栅格图像进行细化处理,得到道路网骨架信息;采用追踪法实现道路矢量化。实验表明,该方法较传统栅格方法的覆盖率提高6.43%~11.54%,错误率降低42.13%~83.02%,为道路网提取工作提供了一种有效办法,揭示了栅格大小对于路网提取结果的重要影响。

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请结合[蓝桥杯嵌入式有手就行]系列教程（http://t.csdnimg.cn/AUFaL）进行阅读，笔记内容计较细，出于篇幅、比赛内容等考虑，部分笔记中的内容没有写入教程。如遇冲突，请以教程为准。(主要是我之前的代码都清掉了，重新修改笔记工作量真的很大)

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