预测模型：时空预测模型PyTorch复现 models 文件夹 在 models 目录中，每一个文件夹存储一个结构的完整模型代码，复现参照了论文中的公式、图示以及 GitHub 作者实现的代码（如果有的话） 这些模型均假定输入的 Tensor 的 shape 为 (batch, sequence, channel, height, width) 这里的目的是为了学习，尽可能内聚成一个个小的 Module 再组合的，应该效率很差 util 文件夹 patch 针对大尺寸数据进行 patch 分割的方法，不过这里要根据实际情况修改下，这里是针对五维数据的，如果针对四维，则参照逻辑修改下即可 TrainingTemplate 和 TestingTemplate 我自己写的训练过程的模板类，一般继承重写一些方法即可 content_tree 包含生成目录树的方法

在Qt框架中，数据库操作是一项重要的功能，QSqlTableModel是Qt提供的一种用于处理数据库模型的类，它使得在Qt界面中展示和操作数据库内容变得非常便捷。本实战教程将深入探讨如何利用QSqlTableModel实现数据库的交互。 QSqlTableModel是QAbstractItemModel的一个子类，它提供了对数据库表的双向绑定能力。这意味着你可以直接在QTableView或QListView等视图组件中显示和编辑数据，而无需编写复杂的SQL语句。通过设置QSqlTableModel，用户可以实现添加、删除、修改记录以及查询功能。 在使用QSqlTableModel之前，需要先配置数据库连接。这通常通过QSqlDatabase类来完成。例如，我们可以创建一个SQLite数据库连接： ```cpp QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE"); db.setHostName("localhost"); // 对于本地数据库，主机名通常是localhost db.setDatabaseName("mydatabase.db"); // 数据库文件名 if (!db.open()) { qDebug() << "无法打开数据库：" << db.lastError().text(); } ``` 接下来，创建QSqlTableModel实例并关联到已打开的数据库和特定的表： ```cpp QSqlTableModel *model = new QSqlTableModel(this, db); model->setTable("mytable"); // 设置要操作的表名 model->select(); // 加载表中的数据 ``` 现在，你可以将这个模型绑定到一个视图上，如QTableView： ```cpp QTableView *tableView = new QTableView; tableView->setModel(model); ``` QSqlTableModel提供了许多方便的方法，比如insertRow()用于插入新行，removeRow()用于删除行，submitAll()和revertAll()用于提交或撤销对数据库的更改。此外，你还可以通过setEditStrategy()来调整编辑策略，如只在离开编辑模式时才保存更改。 对于查询，虽然QSqlTableModel默认加载整个表，但可以通过设置QSortFilterProxyModel来实现更复杂的过滤和排序。例如，如果你想按某一列进行排序，可以这样做： ```cpp QSortFilterProxyModel *proxyModel = new QSortFilterProxyModel(this); proxyModel->setSourceModel(model); proxyModel->setSortRole(Qt::EditRole); // 按照编辑角色（通常对应数据的显示值）进行排序 proxyModel->sort(0); // 第一列升序排序 tableView->setModel(proxyModel); ``` 在实际应用中，你可能还需要处理错误和异常。QSqlTableModel的lastError()方法可以帮助获取最近操作的错误信息。 记得在程序结束时关闭数据库连接： ```cpp db.close(); ``` QSqlTableModel是Qt中数据库操作的一个强大工具，它简化了数据模型与数据库之间的交互，让开发者能够专注于业务逻辑，而不是底层的数据库操作。通过熟练掌握QSqlTableModel，你可以轻松地构建出功能丰富的数据库应用。

据报道，由CMS实验记录的质子-质子碰撞在s = 13 TeV处对应于2.6 fbâ1的综合光度，搜索到包含四个最高夸克（tt'tt）的事件。 分析考虑了单轻子（e或¼）+喷射和相反符号的双轻子（ε+¼，ε±e或e + e）+喷射通道。 它使用增强的决策树来组合有关全球事件和喷气机特性的信息，以区分tt和tt生产。 在所有选择要求之后观察到的事件数量与背景和标准模型信号预测中的预期一致，并且在95％置信水平下在94 fb的标准模型中tt的生产截面上设置了上限（ 10.2×预测值），预期限制为118 fb。 这与来自发布的CMS搜索在相同符号的Dilepton通道中结合的结果，在95％的置信度（7.4×预测）下，改进的限制为69 fb，预期的限制为71 fb。 这些是迄今为止tt产量的最大约束。

大型强子对撞中心的CMS协作研究了质子-质子与两个孤立的相同符号轻子碰撞，缺少横向动量和射流的事件的数据样本，以寻找新的物理现象的特征。 数据对应于35.9 fb-1的综合光度和13 TeV的质心能。 事件的属性与标准模型过程的预期一致，并且未观察到过多的产量。 在成对的胶粘剂，鳞片和等号顶夸克，以及与顶夸克相关的重标量或拟标量玻色子衰变到顶夸克的横截面上，设置了95％置信水平的排除极限。 具有四个夸克的事件的标准模型生产。 观察到的低质量极限对于胶粘剂高达1500 GeV，对于底部的夸克而言为830 GeV。 重（伪）标量玻色子的排除质量范围是350–360（350–410）GeV。 此外，还提供了几个拓扑区域中与模型无关的限制，从而可以进一步解释结果。

给出了搜索质量模型的希格斯玻色子的结果，该质量模型的质量范围介于70和110 GeV之间，并衰减成两个光子。 该分析使用CMS实验收集的2012年和2016年LHC运行期间质子-质子碰撞数据集。 数据样本对应于在s = 8（13）TeV时的19.7（35.9）fb-1积分光度。 给出了横截面和分支成两个光子的乘积的预期和观察到的95％置信度上限。 2012（2016）数据集的观测上限范围为129（161）fb至31（26）fb。 在80到110 GeV的共同质量范围内对两个数据集进行分析得出的结果的统计组合得出了横截面和支化分数乘积的上限，并标准化为标准模型希格斯玻色子的上限 ，范围从0.7到0.2，但有两个值得注意的例外：一个在Z玻色子峰附近，极限上升到1.1，这可能是由于存在Drell–Yan双电子产生，在这种情况下电子可能被误认为是孤立的光子 ，以及第二个是由于相对于标准模型预测而言观察到的过量，对于质量假设95.3 GeV具有局部（全局）有效值2.8（1.3）标准偏差而言，这是最大的。

本文提出了一种基于三维（3D）几何的随机模型（GBSM），用于捕获矩形隧道中1.8 GHz的无线电信道的非平稳性。 推导时变（TV）复信道增益以获取时域，频域和空间域的统计属性，例如时变自相关函数（TV-ACF），时变多普勒功率谱密度（ TV-DPSD）和时变空间互相关函数（TV-CCF）。 然后，对电视散射环境下不同时间点的电视频道统计特性进行了提取，并提出了造成电视频道不稳定的特点。 此外，设置了三种方法，包括“接近”，“到达”和“离开”，以便对DPSD在发射器和接收器之间的相对位置下的行为进行全面研究。 在相关函数方面，通过与测量结果的良好一致性突出了所提出的3D GBSM的可靠性。

根据在$ \ sqrt {s} = 13 \ hbox {TeV} $$ s = 13TeV的质子-质子碰撞中双射角分布的测量结果，提出了一种超越标准模型的物理搜索方法。 在大型强子对撞机中使用CMS检测器收集的数据对应于35.9 $$ \，\ text {fb} ^ {-1} $$ fb-1的综合亮度。 发现观察到的被校正为粒子水平的分布与微扰量子色动力学的预测一致，其中包括电弱校正。 使用探测器级分布，将约束放置在包含夸克接触相互作用，额外空间尺寸，量子黑洞或暗物质的模型上。 在仅左撇子夸克参与的基准模型中，接触性相互作用在95％置信度水平（不包括破坏性干扰或建设性干扰）下（不超过12.8TeV或17.5TeV）被排除在外。 迄今为止，最严格的下限是在超尺寸的Arkani–Hamed–Dimopoulos–Dvali模型中设置的紫外线截止值。 在Giudice–Rattazzi–Wells约定中，截止比例不包括在10.1TeV之内。 根据模型，对于质量低于5.9和8.2TeV的量子，不包括产生量子黑洞。 第一次，对于（夸克）通用夸克耦合$$ g _ {\ mathrm {\ mat

在具有一个或多个高动量希格斯玻色子<math> H </ math>并衰减为成对的<math> b的事件中，对超出标准模型的物理学进行搜索 </ math>夸克与缺失的横向动量有关。 对应于<math> 35.9 fb - 1 </ math>在质子-质子碰撞的大型强子对撞机上用CMS检测器收集

我们表明，在Georgi-Machacek模型的标量势中不存在三线性项的情况下，重带电标量不一定与h→γγ衰减幅度解耦。 在这种情况下，希格斯到双光子信号强度的测量可能会在参数空间中施加严格的约束。 使用高光度LHC（HL-LHC）和ILC的预计精度，我们发现三重态真空期望值的上限可以低至10 GeV。 我们还发现，当与来自摄动统一性和稳定性的理论约束结合时，可以完全排除这种变体。

DAMPE e + e-在1.4 TeV附近过剩可以用带有标量暗矩阵D的II型跷跷板模型来解释，该标样暗矩阵D由离散的Z2对称性稳定。 最简单的情况是the没DD→H ++ H--，然后是随后的衰减H±±→e±e±，DM和三重态标量均约为3 TeV，且质量分裂较小。 除了未来100 TeV强子对撞机的Drell-Yan工艺外，还可以在脱壳模式下在ILC和CLIC等轻子对撞机上生产双电荷组分，并介导违反e + e-→ℓi±ℓj∓的轻子风味 （其中i≠j）。 可以探查各种类型的II型跷跷板参数空间，这些参数空间远低于当前严格的轻质风味约束。