用QCD轴确定松弛的宇宙学松弛模型通常无法解释强CP相的微小性。 我们基于Nelson-Barr机制为这个“松弛CP问题”提出了一个简单的替代解决方案。 我们将CP视为UV理论的对称性，并将弛豫视为与QCD没有异常耦合。 弛豫的非零真空期望值会自发地破坏CP，并将结果相映射到标准模型的Cabibbo-Kobayashi-Maskawa相。 扩展的Nelson-Barr夸克扇区辐射性地产生弛豫“滚动”势，将新的物理尺度与弛豫衰减常数相关联。 由于LHC尚无新的状态，我们的放松仍然可以通过各种天体物理学和宇宙学过程以及风味实验来探究。

我们认为，强CP问题的纳尔逊-巴尔解决方案可以自然地用E $$ _ 6 $$ 6大统一理论来实现。 手性SM费米子存在于三代E $$ _ 6 $$ 6基础中，并带有沉重的矢量样羽绒夸克，轻子双峰和右旋中微子。 CP强加于Lagrangian且仅在大范围内自发破裂，从而导致手性场和矢量场混合，从而可以通过Nelson-Barr机制解决强CP问题。 E $$ _ 6 $$ 6 GUT结构的主要好处是SM费米子扇区的可预测性，尽管受到过度限制，但仍可以完美地适合所有SM可观测物。 对中微子领域做出了明确的预测，其中的Dirac CP相与CKM相相关，从而可以在不久的将来测试该模型。

我们提出了一个完整的理论中依赖于水平规对称性和CP不变性的强CP问题的解决方案。 与其他Nelson-Barr型解决方案相似，标准模型（SM）的强和弱扇区中的CP违规都归因于模型中复杂标量Φ的凝聚。 该模型与其他模型的不同之处在于，它基于水平SU（3）f规范对称性的一系列连续破坏，解释了SM中夸克-希格斯Yukawa耦合中的层次。 实验约束θ≲10-10需要requiresΦ1013-1014GeV（复标量的真空期望值）和λ≲10-6（标量四次耦合）。 我们证明，从霍夫特的自然性来看，这种小的耦合是自然的。 与具有CP破坏标度≲CP≲108GeV的其他Nelson-Barr型模型相比，我们的模型在与热瘦素形成的一致性方面更具优势。

曲度变动与利率风险对冲效果的改善，杨宝臣，廖珊，将基于Nelson-Siegel模型的广义久期向量模型进行扩展，引入一个新的因素得到了扩展的久期向量模型，并给出了其在Svensson模型及四形状因

《VB6/C/C++的API手册》是一份涵盖了多种编程语言与WIN32 API交互的综合资源，旨在为初学者提供指导，同时也可供经验丰富的开发者参考。这份手册以CHM（Compiled HTML Help）格式呈现，方便用户快速检索和查阅。 VB6API使用手册.chm主要针对Visual Basic 6（VB6）开发者，它详细阐述了如何在VB6环境中调用和使用Windows API函数。API（Application Programming Interface）是操作系统提供给程序员的一组函数和过程，允许程序与操作系统进行交互。VB6作为一款面向对象的编程环境，虽然提供了丰富的内置函数和控件，但通过API调用，开发者可以访问更底层的功能，如系统级别的文件操作、硬件控制、网络通信等。 手册中的章节可能包括但不限于以下内容： 1. API函数的声明：如何在VB6中声明API函数，使用Declare关键字，以及指定正确的参数类型和返回值。 2. API函数的调用：讲解如何在代码中调用这些API函数，传递参数，处理返回值。 3. 常用API函数介绍：涵盖各种功能的API，如GetWindowText获取窗口文本，SendMessage发送消息，CreateProcess创建进程等。 4. 错误处理：讨论如何处理API调用中的错误，如使用Err对象或SetErrorInfo函数。 5. 实例分析：通过实际案例展示API的使用方法，帮助读者理解并应用到自己的项目中。 Windows.API.chm则是面向C和C++开发者的API手册，内容更加广泛，包括了Windows操作系统提供的所有API函数。对于C和C++开发者来说，API调用是直接与操作系统交互的主要方式，因为这两种语言本身不包含丰富的库函数。 此手册可能会涵盖： 1. C和C++的API调用语法：如何在C/C++代码中使用extern "C"来调用非标准C链接的函数，以及如何处理函数指针和结构体。 2. Windows核心API：如系统管理、内存分配、线程和进程的创建与管理。 3. GUI编程：包括窗口创建、消息循环、控件操作等，用于构建Windows应用程序。 4. 文件系统操作：如文件的读写、目录管理、内存映射文件等。 5. 网络编程：API函数用于TCP/IP通信、套接字编程等。 6. 安全性：包括访问控制、身份验证、加密解密等API的使用。 这两份手册都是宝贵的参考资料，无论你是刚接触API编程的新手，还是寻求深入学习的老手，都能从中受益。它们可以帮助你理解和利用Windows API的强大功能，提高程序的效率和灵活性，解决特定的编程问题。在学习过程中，记得结合实践，将理论知识转化为实际技能，不断探索和提升自己的编程能力。

这篇硕士论文探讨的是使用卷积神经网络（CNN）进行表面肌电信号（sEMG）的手势识别技术，这是生物信号处理和机器学习在康复工程、人机交互领域的一个重要应用。sEMG信号能够捕获肌肉活动时产生的电变化，通过分析这些信号，可以识别出不同的手势动作。论文中提供了Python和MATLAB两种实现方式，为读者提供了多元化的学习和研究资源。 一、sEMG信号基础知识 sEMG信号是通过非侵入性的传感器获取的，它们记录了肌肉收缩时产生的电信号。这种信号具有丰富的特征，包括幅度、频率、时间域特征等，这些特征可以用来区分不同的手势。在实际应用中，需要预处理sEMG数据，例如去除噪声、滤波、归一化等，以便后续的特征提取和模型训练。 二、卷积神经网络（CNN） CNN是一种深度学习模型，特别适合处理图像和时间序列数据，如sEMG信号。在手势识别任务中，CNN可以通过学习自动提取特征，构建模型来识别不同手势的模式。通常，CNN包含卷积层、池化层、全连接层等，每一层都负责不同的信息处理任务。在sEMG数据上，CNN可以学习到局部和全局的特征，提高识别的准确性。 三、Python实现 Python是目前数据科学和机器学习领域最常用的语言之一，其拥有丰富的库和框架，如TensorFlow、Keras等，可以方便地搭建和训练CNN模型。论文中可能详细介绍了如何使用Python编写代码，包括数据预处理、模型构建、训练和验证过程。 四、MATLAB实现 MATLAB也是科研领域常用的工具，特别是在信号处理方面。MATLAB中的深度学习工具箱提供了构建和训练CNN的功能。尽管相比Python，MATLAB的灵活性可能略低，但其直观的界面和强大的数值计算能力使得它在某些情况下更受欢迎。论文可能详细讨论了如何在MATLAB环境中设置数据、定义网络结构以及训练和评估模型。 五、论文结构与内容 这篇硕士论文可能涵盖了以下几个部分： 1. 引言：介绍sEMG和CNN的基本概念，以及研究背景和意义。 2. 文献综述：回顾相关领域的研究进展和技术现状。 3. 方法论：详细阐述sEMG信号处理方法、CNN模型架构，以及Python和MATLAB的实现步骤。 4. 实验设计：描述实验设置，包括数据集、训练策略、性能指标等。 5. 结果分析：展示实验结果，对比不同模型的性能，并进行深入分析。 6. 结论：总结研究工作，提出未来的研究方向。 六、应用场景 sEMG手势识别技术有广泛的应用前景，例如在康复医疗中帮助残疾人士控制机械臂，或在虚拟现实游戏中实现自然的手势交互。结合Python和MATLAB的实现，本论文不仅为学术研究提供了参考，也为实际应用开发提供了实用的解决方案。 这篇硕士论文深入研究了基于CNN的sEMG手势识别技术，结合Python和MATLAB的实现，为读者提供了一个全面理解该领域及其应用的平台。通过学习和理解论文中的内容，读者将能够掌握sEMG信号处理和深度学习模型构建的关键技能。

针对量子遗传算法的“早熟”现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。

平衡记分卡国外研究的前沿成果，梁阳，王燕，由于传统的绩效测评方法存在着一定的缺陷，平衡记分卡（BSC）已经成为目前最流行和研究最广泛的测评工具之一，本文详尽地介绍了平

基于改进BSC的电信投资项目后评估体系，李红霞，张爱华，本文针对现行电信投资项目后评估体系中存在的一些隐性问题，大胆借鉴了平衡记分卡的思想，并结合电信企业实际，对其进行改进，从

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。