麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区域和方向，而加入者则是利用发现者来获取食物。为了获得食物，麻雀通常可以采用发现者和加入者这两种行为策略进行觅食。种群中的个体会监视群体中其它个体的行为，并且该种群中的攻击者会与高摄取量的同伴争夺食物资源，以提高自己的捕食率。此外，当麻雀种群意识到危险时会做出反捕食行为。

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用python3实现基于深度学习的AI人脸识别系统，脚本可以直接运行（包括源码文件、数据文件） 用到技术：Flask + OpenCV-Python + Keras + Sklearn 压缩包中包括：照片样本采集源码、深度学习和训练源码、人脸识别相关源码、Flask实现人脸识别接口等。 通过浏览器上传图片，或者打开摄像头即可识别。

提出了使用至少两个轻子的事件来生产直接顶对的搜索，其中至少两个轻子包括质量不变的对偶对，与Z玻色子质量一致，射流标记为起源于b夸克和缺少横向动量。 这项分析是在2012年大型强子对撞机上使用ATLAS探测器收集的s = 8TeV质子碰撞数据进行的，对应于20.3 fb -1的综合光度。 没有观察到超出标准模型预期的过量。 在模型的基础上提供了对结果的解释，该模型基于重对的顶夸克状态（t〜2）的直接配对产生，然后通过t〜2→Zt〜1衰减到较轻的对顶夸克状态（t〜1）， 对于自然界中介导的超对称破坏情形中的t〜1对产生，中性分子（χ〜10）是次轻的超对称粒子，并通过χ衰变产生Z玻色子和引力子（G〜）。 〜10âZG〜过程。

编译好的6sv2.1,编译好了，可以直接运行。 使用说明：可以直接运行，把input.txt参数改了，把output删了。双击exe，就会出新的output.txt

使用410 MeV / u 238 U射弹束，通过在位于GSI机上分离器FRS入口处的铍靶中，通过磨蚀裂变来创建镉同位素。 裂变碎片通过FRS分离并注入等时存储环ESR中进行质量测量。 在两种不同的实验条件下进行了等时质谱分析（IMS），在FRS的高分辨率中心焦平面上有无B tag标记。 在用BÏ标记的实验中，确定注入的碎片的磁刚度的精度为2×10×4。 一种新的数据分析方法，将相关矩阵用于两个实验的组合数据集，首次提供了25种稀有同位素的实验质量值。 该方法的高灵敏度和选择性使人们能够以每周几个原子的速度检出核素。 在这封信中，我们介绍了首次直接测量的129,130​​,131 Cd同位素质量值。 镉以及碲和锡同位素的实验质量值在N = 82时显示出明显的壳效应。 不能从单个新的质量值推导出壳淬火，也不能与明确考虑淬火特征的理论模型更好地达成共识。 这与从γ射线光谱学得出的结论一致，并证实了现代壳模型的计算。

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