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我们在ALICE测量的中心性类别中，以sNN = 5.02 TeV表示Pb-Pb碰撞中的带电粒子伪快速密度。 该测量涵盖了从3.53.5到5的较大伪快速范围，足以可靠地估计碰撞中产生的带电粒子总数。 对于最中心的碰撞（0到5％），我们发现21400±1300，而对于最外围的碰撞（80到90％），我们发现230±38。 这对应于（27±4）％超过ALICE先前报告的sNN = 2.76 TeV的结果。 发现在重离子碰撞中产生的带电粒子总数与能量有关，符合行为的修正幂律。 将最中心碰撞的带电粒子假快速密度与模型计算进行比较，但都无法完全描述所测得的分布。 我们还提出了带电粒子的速度密度的估计。 发现该分布的宽度与光束速度具有显着的比例关系，而与从顶部SPS能量到LHC能量的碰撞能量无关。

通过利用LHC的ALICE实验测量的质子-质子和质子-铅碰撞中的两个粒子相关性，通过射流破碎的横向动量（j T）分布研究了射流的横向结构。 在每个事件中使用最高的横向动量粒子作为触发粒子，并在此研究中探索3 <p Tt <15GeV / c的区域。 测得的分布显示出明显的窄高斯分量和宽的非高斯分量。 基于Pythia模拟，窄分量可能与非微扰强子化有关，而宽分量可能与量子色动力学分裂有关。 与强子化过程的普遍性期望相一致，窄组分的宽度显示出对触发粒子的横向动量的弱依赖性。 另一方面，宽组件的宽度显示出上升的趋势，表明分支的增加为更高的横向动量。 在s = 7 $$ \ sqrt {s} = 7 $$ TeV的pp碰撞中以及在s NN = 5.02 $$的p–Pb碰撞中获得的结果= 5.02 $ TeV在不确定性内是相容的，因此未观察到明显的冷核物质影响。 将结果与CCOR和PHENIX的先前测量结果以及Pythia 8和Herwig 7仿真结果进行比较。

提出了在sNN = 5.02 TeV质子-铅（p + Pb）碰撞和s = 2.76 TeV质子-质子碰撞的射流截面中包容性射流产生的中心性和速度依赖性的测量。 这些量是在分别对应于27.8 nb -1和4.0 pb -1的综合光度的数据集中测量的，该数据在2013年由大型强子对撞机的ATLAS检测器记录。p + Pb碰撞中心性的特征在于总横向能量 被测

在本文中，我们使用带有TRENTo和AMPT初始条件以及不同形式的QGP传输系数的iEBE-VISHNU混合模型，研究并预测了2.76和5.02 A TeV Pb + Pb碰撞中的流量观测值。 通过正确选择和调整参数集，我们的模型计算可以很好地描述2.76 A TeV Pb + Pb碰撞中的各种流动可观测值，以及5.02 A TeV Pb + Pb碰撞中所有带电强子的实测流量谐波。 我们还预测了其他可观察到的流量，包括5.02 A中的已识别颗粒的vn（pT），逐事件vn分布，事件平面相关性，（标准化的）对称累积量，非线性响应系数和pT依赖分解因子。 TeV Pb + Pb碰撞。 我们发现许多这些可观测值与2.76 A TeV Pb + Pb碰撞中的值大致保持不变。 我们的理论研究和预测可能会在不久的将来为实验研究提供启发。

使用大型强子对撞机的CMS检测器研究了sNN = 5.02TeV的核子-核子（NN）质心能量在pPb碰撞中的包容性射流产生。 分析了对应于30.1 nb -1的综合亮度的数据样本。 射流横向动量谱是在NN质量中心框架中覆盖范围-2.0 <αCM<1.5的七个伪快速区间中研究的。 比较了喷气机的产量在向前和向后的伪快速运动，并且在测得的运动学范围内没有观察到关于α·CM = 0的明显不对称性。 将pPb系统中的测量值与通过在s = 7TeV的pp碰撞中从先前测量中外推获得的参考喷射光谱进行比较。 在所有伪快速范围内，包括次要阶扰动QCD计算所预测的，在包容性喷气飞机生产中的核修饰很小，该方法将核效应纳入了parton分布函数中。

为了评估在超相对论性离子碰撞中形成的夸克-胶子等离子体的特性，大型强子对撞机的ATLAS实验测量了平均横向动量与流动谐波之间的相关性。 该分析使用铅-铅和质子-铅碰撞的数据样本，该样本是在每个核对对的质心能量为5.02 TeV时获得的，对应于$ 22〜\ upmu \ text {b} ^ {-1 } $$22μb-1和$$ 28〜\ text {nb} ^ {-1} $$ 28nb-1。 使用修改后的皮尔逊相关系数和带电粒子轨迹逐个事件进行测量。 在铅-铅碰撞中测量了二次，三次和四次流动谐波的修正皮尔逊相关系数，并将其作为事件中心度的函数，量化为带电粒子数或参与碰撞的核子数。 对带电粒子横向动量的几个间隔执行测量。 所有研究谐波的相关系数都表现出很强的中心性演变，而这种变化仅在很小程度上取决于带电粒子的动量范围。 在质子-铅碰撞中，针对二阶流动谐波测量的修正的皮尔逊相关系数仅显示出弱的中心依赖性。 通过基于流体动力学模型的预测定性描述铅-铅数据。

提出了带电荷的射流产生量的测量值，该值是使用ALICE检测器以sNN = 5.02 TeV记录的p-Pb碰撞的。 通过在中子量热仪中以零度接近射束方向的能量沉积来确定中心类别，以最大程度地减少选择的动态偏差。 相应数量的参与者或二元核子-核子碰撞是根据Pb快移区域中的粒子产量确定的。 使用反kT算法在中心速度区域从带电粒子重建了射流，分辨率参数R = 0.2和R = 0.4在横向动量范围20到120 GeV / c中。 重建的射流动量和产量已针对探测器效应和潜在事件背景进行了校正。 在所考虑的五个中心位置中，p pb碰撞中的带电射流产生与pp碰撞中的二进制缩放所预期的产生一致。 用两个不同分辨率参数重建的射流产量之比也与中心性选择无关，这表明在所报告的中心性类别中不存在径向射流结构的重大修改。

CMS协作小组首次展示了在sNN = 5.02TeV的核子-核子质心中心发生质子-铅（pPb）碰撞时，质子-铅（pPb）碰撞产生的魅惑夸克喷射流的横截面。 在s = 2.76和5.02 TeV的质子-质子（pp）碰撞中产生的夸克喷气机。 通过比较相同能量下的pPb和pp碰撞系统的产率，在sNN = 5.02TeV的pPb碰撞中，从55到400€GeV / c的魅力射流的核修饰因子

在网络安全领域，恶意软件分析是一项至关重要的任务，它旨在揭示恶意程序的行为模式并发现潜在的威胁。Cuckoo Sandbox是一个广泛使用的开源自动化恶意软件分析系统，它能够在隔离的环境中（称为沙箱）运行可疑文件，观察其行为而不会对实际系统造成影响。本数据集涉及的是恶意程序在Cuckoo沙箱中运行时生成的Windows API调用序列，这为研究人员提供了一种深入理解恶意软件功能和行为的途径。 API（Application Programming Interface）是操作系统提供的接口，允许软件应用程序与操作系统交互。Windows API是Windows操作系统的核心组成部分，提供了大量的函数调用来实现各种操作，如文件管理、网络通信、进程和线程控制等。恶意软件往往依赖特定的API来执行其恶意操作，因此分析API调用序列可以帮助我们识别恶意活动的特征。 数据集中包含的`all_analysis_data.txt`文件很可能包含了每条恶意程序执行过程中记录的API调用及其参数、调用顺序和时间戳等信息。这些信息对于训练机器学习模型是宝贵的，因为不同的恶意软件可能会有独特的API调用模式。通过学习这些模式，模型可以学习区分良性程序和恶意程序，从而实现分类。 机器学习在恶意软件检测中的应用通常分为几个步骤： 1. **数据预处理**：清洗API序列数据，去除不相关的调用，归一化参数，处理缺失值，以及可能的异常值。 2. **特征工程**：提取关键特征，如频繁API组合、API调用频率、调用路径等，这有助于机器学习模型捕获恶意行为的特征。 3. **模型选择**：根据问题的性质选择合适的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络等。 4. **训练与验证**：使用一部分数据训练模型，并通过交叉验证或独立测试集评估模型性能，如精确度、召回率、F1分数等。 5. **模型优化**：通过调整超参数、集成学习方法或使用更复杂的模型结构提升模型的预测能力。 6. **实时检测**：将训练好的模型部署到实际环境中，对新的未知文件进行分类，以识别潜在的恶意行为。 这个数据集为研究和开发更高效的恶意软件检测系统提供了基础，有助于网络安全专家和研究人员构建更加智能的防御策略。通过深入研究和分析这些API序列，我们可以发现新的攻击模式，提高现有的安全防护体系，保护用户和企业的网络安全。