通过快速李雅普诺夫指标（FLI），我们研究了带超标违规（HV）的带电黑色米糠周围闭合弦的混沌动力学。 Hawking温度，Lifshitz动力学指数和HV指数共同影响该系统的混沌动力学。 温度起着驱动闭合弦逃逸到无穷大的作用。 有一个阈值z ∗ = 2，低于该阈值时，无论将字符串放在开头的何处，黑色麸皮都会捕获该字符串。 但是，当z> 2时，如果字符串在开始时放置在黑色麸皮附近，则该字符串会跳到无穷大，但是如果字符串的初始位置远离黑色麸皮，则它将围绕黑色麸皮振荡直至永恒，即 准周期运动。 HV指数起着使琴弦掉入黑皮的作用。 随着HV指数θ的增加，下降速度变得更快。 我们发现，当我们以较大的HV指数加热系统时，混沌系统基本上不会发生变化。 这表明HV指数在确定混沌系统的状态中起着非常重要的作用。 我们也从弦的缠绕数研究效果。 研究表明，弦的混沌动力学对绕线数不敏感。

为了探索冲击地压巷道充填复合混凝土的动力学特性,利用截面直径为75 mm的SHPB技术对纯混凝土和复合结构混凝土在冲击荷载作用下的动态力学性能进行了研究。研究结果表明:复合结构混凝土中的泡沫混凝土左、右两侧应力衰减为原来的1/5,并且复合试样右侧应力峰值仅是左侧应力峰值的1/5,复合结构混凝土有很好的应力衰减效果,且复合结构的应力衰减主要取决于软材料试件2的力学性质。

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由（σ，ω，π）量子hadrodynamics（QHD）的有效模型生成的自洽手性Dirac-Hartree-Fock（CDHF）近似被扩展为包括Lorentz标量自洽顶点校正。 标量顶点校正使用QHD和Bethe-Salpeter方程的自洽性构造，并且所得的顶点校正在图解上等效于称为Hedin-Dirac-Hartree-Fock（HDHF）的自洽Hedin逼近。 （σ，ω，π）量子动力学的有效模型将热力学一致性和密度泛函理论（DFT）的要求保持在良好的近似值。 HDFT近似适用于核物质和中子星的性质。

在光盘JLINK相关资料中，找到JLINK驱动安装文件，双击安装文件Setup_JLinkARM_V434.exe进行安装。 点击Yes，进入下面页面 点击next 安装路径选择默认即可，也可以自己更改路径。这里选择默认值，点Next 这里的第二项勾选，在桌面创建快捷方式，点击Next 点击NEXT,自动进行驱动安装 安装进程完成后出现如下界面 点击Select All,点击OK. 点Finish，驱动安装完毕。 1、 程序下载 驱动安装完成后，桌面会出现两个快捷方式图标 1) 双击J-Flash ARM V4.34下载软件，打开如下界面 2) 工具栏中选择options-project settings，进行工程设置。 3) 按照如下图所示，设置各项 General选项卡： Target Interface选项卡： CPU选项卡： 其中，器件型号选择NXP LPC2103。 时钟速度clock speed 选择Auto detection 。也可以根据实际情况填写下面的时钟速度。 Fla

日本松干蚧生物学特性的新观察，刘卫敏，谢映平，日本松干蚧Matsucoccus matsumurae (Kuwana)是我国松林最重要的一种外来入侵生物和毁林性害虫。按照日本松干蚧在我国的分布，选择辽宁省抚�

中医学 中医医案数据库 数据集，供大家学习参考。 a. 数据内容（数据文件/表名称） 中医医案数据库是对中医医案进行采集，使用标准化词表抽取医案信息，实现医案结构化，从而支持医案分析挖掘。本数据集为中医医案数据库（1930-2008年）。 b. 其它需要说明的内容 该数据仅供科学研究参考使用；使用标准化词表抽取医案信息，实现医案结构化 a. 原始资料数据精度 b. 项目数据产生和汇集过程中的相关质量控制措施，包括完整的数据产生过程、使用的方法和标准规范、数据应用范围等内容。严格按照平台数据建设入库规范进行整合加工。 c.加工后数据精度 数据质量等同于源数据。 a.主要应用领域：中医等领域

为了解决传统的地下矿山实验教学受环境、仪器设备等多种因素制约带来的《矿山测量学》课程教学效果和人才培养质量较差的瓶颈,中国矿业大学开展了虚拟仿真实验教学与传统课堂教学相结合的探索,构建了《矿山测量学》课程虚拟仿真教学方法,较好地弥补了传统实践教学方法的不足,有效改善了《矿山测量学》课程教学效果、提高了矿山测量人才培养质量。

在将机器学习应用于粒子物理学的过程中，一个持续的挑战是如何超越歧视来学习基础物理学。 为此，一个强大的工具将是无监督学习的框架，在该框架中，机器无需参考预先建立的标签，即可学习对其进行训练的数据的复杂高维轮廓。 为了处理这样一个复杂的任务，必须基于对数据的定性理解，智能地构建一个不受监管的网络。 在本文中，我们围绕数据背后的物理先导模型来构建神经网络的架构。 除了使无监督学习变得易于处理外，该设计还缓解了性能和可解释性之间的现有紧张关系。 我们将框架称为Junipr：“来自不受监督的可解释PRobabilistic模型的喷气机”。 在这种方法中，组成射流的粒子动量集合被聚类为神经网络依次检查的二叉树。 训练不受监督且不受限制：网络可以决定数据与所选树形结构几乎没有对应关系。 但是，当存在对应关系时，沿树的网络输出具有直接的物理解释。 瞻博网络模型可以通过统计上的最佳似然比检验执行判别任务，并且它们可以使喷气树中每个分支的辨别力可视化。 此外，瞻博网络模型提供了可以从中得出事件的概率分布，从而提供了数据驱动的蒙特卡洛生成器。 作为第三种应用，瞻博网络模型可以对一个（例如，模拟的）数据集的

我们考虑对标准模型进行简单扩展，其具有依赖于风味的$$ U（1）'$$ U（1）'，该模型已被提议用来解释最近在LHCb上报道的某些B介子异常。 将$$ U（1）'$$ U（1）'电荷选择为无异常$$ B_3-L_3 $$ B3-L3和$$ L_ \ mu -L_ \ tau $$Lμ-的线性组合 τ 在此模型中，SM中的风味结构由于取决于风味的$$ U（1）'$$ U（1）'电荷而受到限制，特别是夸克混合是由多余希格斯的较小真空期望值引起的 成对的东西。 结果，自然而然的是，获得了涉及底部夸克的大量沉重希格斯玻色子的违反风味的汤河耦合。 在本文中，我们关注模型希格斯扇形的现象学，包括额外的希格斯双峰和单峰标量。 我们根据希格斯和弱电数据对希格斯扩展扇区施加各种界限，B介子混合和衰减以及单位和稳定性界限，然后讨论大型强子对撞机中重型希格斯玻色子的产生和衰减。