我们在改进的软壁AdS / QCD模型中研究了具有2 + 1夸克风味的手性相变，该模型可以产生轻介子谱和许多其他低能量，与二味情况下的实验一致。 详细分析了夸克在不同夸克质量下的冷凝物的手性跃迁行为，并从改进的软壁模型获得了夸克区的（mu，d，ms）相图。 我们发现，计算出的相图的特征与标准情况完全一致，晶格模拟和理论论证支持了这一点。 在（mu，d，ms）相图的mu，d = 0边界上的三临界点的证据首先在自下而上的AdS / QCD中清晰显示。

我们使用一种结合手性有效场理论（<math> χ EFT 的新近开发的方法来研究核子电磁形状因子（EM FFs） 数学>）和色散分析。 在<math> t > 4 M π 2 </ math>是使用弹性unit关系和<math> N </ </ math>构造的 mi> / D </ math>表示形式。 <ma

我们基于手性有效场理论和色散分析的结合，给出了核子电磁形状因子（FFs）的理论参数化。 使用弹性单一性，手性pion-核子振幅和类似时间的pion FF数据，可以计算出两点子剪切的等矢量谱函数。 有效极点描述了更高质量的等矢量和等标量t通道状态，有效极的强度由求和规则（电荷，半径）固定。 直到Q2〜1 GeV $ ^ {2} $为止，与类空质子和中子FF数据都达到了极好的一致性。 我们的参数化提供了适当的分析能力和理论不确定性估计，可用于低Q2 FF研究和质子半径提取。

基于永磁同步电机的动态数学模型设计调速系统，采用以转子磁场定向id=0控制和SVPWM调制相结合的矢量控制，速度调节器采用改进型指数趋近率滑模控制方法。为了减少负载扰动的影响，提出一种负载转矩观测器，并对控制量进行补偿。Matlab仿真结果表明，与一般指数趋近率滑模控制相比，改进型指数趋近率滑模控制器能有效提高系统的静态、动态特性和鲁棒性，同时转矩观测器可以准确辨识转矩值，实时对扰动进行补偿。

基于波形特征匹配延拓的EMD改进方法及其应用研究，吴宝，，基于（Empirical Mode Decomposition, EMD）的时频分析方法是一种新型时频分析方法，能够有效地实现对非线性、非平稳信号的分析及特征提取。

针对提高机器人对未知环境的探索效率需要通过协商来解决多个机器人之间的任务分配问题, 提出了改进
市场法. 该方法利用机器人提交的标的信息, 采用数据融合方法更新其他机器人的本地地图, 在连通条件下计算原先
无法计算的花费, 而且未增加额外的通信量. 另外, 还提出用目标点切换率这一新指标来衡量机器人之间的协作程
度. 仿真实验结果验证了改进算法优于原先的市场法, 并说明了该算法适用的环境.

为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布，需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大，对复杂背景下的植物不易识别等问题，提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network)，使卷积和自注意力相结合，提高模型的感受野；同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention，CA)，有效捕获通道和位置的关系，提高模型的特征提取能力；引入SIoU函数计算回归损失，解决预测框与真实框不匹配问题；使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution，DSC)减小模型体积。实验结果表明，模型YOLO v5s-CBD在单块Nvidia GTX A5000 GPU 帧率可达140帧/s，模型体积为8.9MB，精确率P为95.1%，召回率R为92.9%，综合评价指标F1为94.0%，平均精度均值mAP为95.7%，在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法，以网络覆盖率为目标函数，将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题，并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明，本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署，并能降低网络能耗，提高网络的整体覆盖率。

改进YOLOv5_v7 _ 用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv_迪菲赫尔曼的博客-CSDN博客.mhtml

ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解） ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。，ICEEMDAN（改进的自适应噪声完备集合经验模态分解） ICEEMDAN的主要目的是解决CEEMDAN中残留噪声和伪模态的问题。本篇是继EEMD、CEEMD、CEEMDAN后的信号分解方法。