LSND结果发布后，无菌中微子引起了人们的注意，并激发了高能物理学，天文学和宇宙学探索超出标准模型的物理学，并考虑了最少的3 + 1（3个活动和1个无菌）至3 + N中微子方案。 在这项工作中，为3 + 1中微子方案开发了中微子转换概率的解析方程。 在这里，我们试图用中微子工厂的四种风味中微子方案来探究违反T和CPT的可能信号。 此分析中考虑的无菌参数值取自两种不同类型的中微子实验，即。 长期基线实验和反应堆+大气实验。 在这项工作中，选择了黄金和发现渠道来调查T违规行为。 在观察T违反的同时，我们规定，如果无菌参数值等于从反应堆+大气实验获得的值，则中子工厂以50 GeV的能量工作时，有可能通过发现通道观察T违反的特征。 中微子工厂抑制CPT违规的能力随着正常中微子质量等级（NH）能量的增加而增强。 Neutrino工厂的暴露时间为500 kt-yr，它将能够捕获NH 3和Φc31≥4的IH的c31≥3.6×10×23 GeV的CPT违规。 10度23 GeV在3度水平。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt框架创建一个上位机应用程序，以便通过S7通信协议与西门子SMART 200 PLC进行交互。这个Windows可运行包名为"S7Test"，它揭示了实现这一目标的关键技术点。 Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛用于创建桌面、移动和嵌入式系统的用户界面和应用程序。它的强大功能和丰富的库使其成为构建上位机应用的理想选择。为了与SMART 200 PLC通信，我们需要理解Qt的网络编程和特定于工业控制的协议知识。 1. **Qt网络模块**： Qt提供了QNetworkAccessManager和QNetworkRequest等类，用于处理HTTP、FTP等网络协议。在这个项目中，我们可能需要自定义这些类来实现S7通信协议，该协议允许直接与西门子的PLC进行数据交换。 2. **S7通信协议**： S7是西门子PLC使用的通信协议，支持与SMART 200这样的小型PLC进行数据传输。要实现此功能，我们需要理解S7协议的细节，如服务报文结构、数据类型和地址空间。 3. **第三方库集成**： 在Qt中实现S7通信可能需要集成第三方库，如libnodave或cpp-s7。这些库提供了访问S7协议的功能，可以用来读取和写入PLC的变量。例如，libnodave是一个开源的S7通信库，它为C++开发者提供了一个接口来与西门子PLC进行通信。 4. **编程逻辑**： 在上位机应用中，我们需要设计和实现以下功能： - 连接和断开PLC：建立和关闭与SMART 200的连接。 - 数据读取：从PLC读取特定的输入或状态数据。 - 数据写入：向PLC发送控制指令或设定值。 - 错误处理：捕获和处理通信过程中的任何错误或异常。 5. **用户界面（UI）设计**： 使用Qt的QWidgets或QML模块创建直观的UI，展示PLC的状态，允许用户输入命令，并显示通信结果。UI应该包含按钮来启动连接、断开连接，以及数据显示区域，如表格或图表，用于实时更新从PLC接收的数据。 6. **事件驱动编程**： 由于通信通常涉及异步操作，因此需要理解Qt的信号和槽机制，这允许我们在特定事件发生时执行相应操作，例如当连接成功或数据更新时。 7. **调试与测试**： 在开发过程中，确保进行详尽的测试，包括连接稳定性测试、数据读写的准确性测试以及异常处理的有效性测试。 8. **打包与部署**： 将应用程序打包成Windows可执行文件，确保所有依赖项（如Qt库和第三方库）都包含在内，以便用户可以直接运行"S7Test"而无需额外安装步骤。 通过以上步骤，我们可以利用Qt创建一个能够与西门子SMART 200 PLC通信的上位机应用。"S7Test"项目展示了如何将Qt的灵活性和功能与工业自动化领域的专业知识相结合，实现高效、可靠的设备监控和控制。

在当今的信息化时代，GIS（地理信息系统）技术已经在多个领域中扮演着重要的角色，其中WebGIS作为其重要的分支，广泛应用于地图信息的在线展示和处理。WebGIS技术结合Openlayers这一开源的WebGIS框架，以及Vue.js这一现代JavaScript框架，提供了强大的地图数据展示和交互能力。本文将详细介绍如何利用这些技术实现台风轨迹和风圈的可视化展示，以及相关数据文件的结构和使用方法。 台风是一种常见的自然灾害，尤其在沿海地区，其造成的损害往往巨大。因此，台风的追踪和预测成为了气象部门的重要工作之一。台风数据通常包括台风的路径、强度、风圈半径等信息，这些数据对于台风预警、防灾减灾以及灾害评估等具有重要的实际意义。在WebGIS平台上展示台风数据，能够直观地向用户展示台风的实时动态，增强公众对台风情况的了解和防范意识。 在本次提供的数据中，我们有2024年第13号台风“贝碧嘉”和第14号台风“普拉桑”的相关数据。这些数据被封装为JSON格式文件，其中包括台风的位置信息、强度等级、风圈半径等。文件名称分别为typhoon_202413_BEBINCA.json、typhoon_202414_PULASAN.json和typhoonactivity.json。在typhoonactivity.json文件中，可能包含了这两个台风的活动轨迹信息，记录了台风从生成到消散的各个阶段的位置和强度变化。 使用Openlayers+vue结合台风数据进行WebGIS展示时，首先需要在Vue项目中引入Openlayers库。然后，通过API提供的接口，加载JSON格式的台风数据文件。通过解析这些数据，可以将台风的轨迹和风圈动态地绘制在地图上。展示台风数据时，需要处理的主要有以下几个步骤： 1. 初始化地图界面：设置地图的基本参数，如中心点、缩放级别等，并加载地图底图。 2. 数据解析：将JSON格式的台风数据进行解析，提取出台风的位置、时间、风速、风圈半径等信息。 3. 台风轨迹绘制：根据解析出的台风路径数据，在地图上绘制台风的移动轨迹。 4. 台风风圈展示：根据台风的强度等级和风圈半径，在台风当前位置绘制相应大小的风圈，表示台风的影响范围。 5. 动态更新：当有新的台风数据更新时，实时更新地图上的台风轨迹和风圈信息。 通过这样的展示，用户可以非常直观地看到台风的活动轨迹以及其影响范围，从而做出相应的防灾准备和措施。此外，结合Vue.js的组件化开发理念，可以方便地将台风信息展示组件嵌入到Web应用中的任意位置，实现模块化和复用性。 当然，Openlayers+vue在WebGIS上的应用不仅仅局限于台风数据的展示。通过进一步的开发，可以扩展出更多的功能，如实时交通信息展示、人口分布统计、气候变迁分析等。这一技术组合为WebGIS领域带来了无限的可能性和强大的应用前景。

汇编语言学习，开发环境搭建过程中用到的一些小工具，包括汇编程序 masm.exe, tasm.exe ; 链接程序 link.exe 等，完整程序列表如下： CREF.EXE, Checkerr5.exe, DEBUG.EXE, ERROUT.EXE, EXEMOD.EXE, EXEPACK.EXE, IMPDEF.EXE, IMPLIB.EXE, LIB.EXE, LINK.EXE, MAKE.EXE, MAKER.EXE, MASM.EXE, SETENV.EXE, TASM.EXE, TASM32.EXE, TASMX.EXE, TD.EXE, TLIB.EXE, TLINK.EXE, TLINK32.EXE, TOUCH.EXE, checkerr.exe

Oracle OCI，全称为Oracle Call Interface，是Oracle数据库提供的一种编程接口，允许开发者使用C或C++语言编写应用程序来与Oracle数据库进行交互。它是Oracle数据库访问技术的基础，为开发者提供了低级别的数据库访问控制，使得程序可以直接操作数据库的数据结构，实现高效的数据处理。 在Oracle 11g版本中，OCI得到了进一步的增强和优化，支持更多的特性，如PL/SQL块的执行、游标管理、事务控制、并发控制、错误处理等。这个版本的OCI还引入了新的功能，如高级绑定和定义，用于提高批量数据处理的性能，以及更强大的LOB（大型对象）处理能力。 oci.dll是Oracle客户端的一个关键组件，它包含了OCI的动态链接库，负责实现应用程序与Oracle服务器之间的通信。当一个应用需要连接到Oracle数据库时，会调用oci.dll中的函数来执行SQL语句、处理结果集、管理会话等操作。oci.dll文件通常随Oracle客户端一起安装，对于不包含完整Oracle客户端的环境，可能需要单独下载和配置。 oci_3987.com可能是提供oci.dll下载的网站链接，这类网站通常会提供不同版本和平台的oci.dll文件，供用户根据实际需求选择。下载oci.dll时需确保其来源可靠，与使用的Oracle客户端版本兼容，否则可能导致连接问题或运行错误。 使用Oracle OCI进行开发时，需要遵循以下步骤： 1. 安装Oracle客户端，包括oci.dll在内的相关库文件。 2. 配置环境变量，如ORACLE_HOME、TNS_ADMIN和LD_LIBRARY_PATH（在Linux系统中），确保系统能找到oci.dll和其他必要的库文件。 3. 编写应用程序，利用OCI头文件（如oci.h）中的API函数进行数据库操作。 4. 连接数据库，通过oci_logon()函数建立会话。 5. 执行SQL或PL/SQL，可以使用oci_parse()、oci_execute()等函数。 6. 处理结果集，oci_fetch()函数用于获取一行数据，oci_bind_by_name()用于绑定变量。 7. 管理事务，oci_commit()用于提交事务，oci_rollback()用于回滚事务。 8. 断开连接，使用oci_logoff()函数关闭会话。 9. 错误处理，oci_error()函数可以获取和打印错误信息。 在实际开发中，为了提高代码的可读性和可维护性，通常会封装oci.dll提供的接口，创建更高级别的抽象层。此外，还可以考虑使用ORM（对象关系映射）框架，如Hibernate或MyBatis，这些框架提供了更友好的API，简化了数据库操作，但可能牺牲了一些性能。 Oracle OCI是Oracle数据库编程的重要工具，对于需要深度控制数据库操作的应用场景，它是不可或缺的。在Oracle 11g中，OCI提供了更强大、更灵活的功能，使得开发者能够充分利用Oracle数据库的强大性能。正确配置和使用oci.dll文件，能够确保应用程序与Oracle数据库的顺利连接和高效交互。

《lua-mongo：Lua与MongoDB的紧密连接》 在当今的数据存储领域，MongoDB以其灵活性、可扩展性和高性能赢得了广泛的认可。而Lua作为一种轻量级的脚本语言，因其简洁的语法和高效的执行能力，常被用作嵌入式编程语言。当这两种技术结合时，就诞生了“lua-mongo”——一个专门为Lua设计的MongoDB驱动程序，它为Lua开发者提供了与MongoDB交互的强大工具。 lua-mongo是Lua社区中的一款开源项目，它的目标是使Lua程序员能够充分利用MongoDB的功能，如文档数据库、分布式数据存储、高可用性和自动分片等。通过lua-mongo，开发者可以直接在Lua代码中执行各种MongoDB操作，包括数据的读写、查询、更新以及复杂的聚合操作。 我们来看一下lua-mongo的核心特性。它实现了MongoDB的大部分API，包括连接管理、数据库操作、集合操作、文档操作等。例如，你可以创建一个MongoDB连接，选择一个数据库，然后在这个数据库上创建或访问集合。对于文档操作，lua-mongo支持BSON（Binary JSON）格式，这是MongoDB中用来表示数据的标准格式。这意味着你可以直接在Lua中操作JSON风格的对象，无需进行额外的序列化或反序列化。 lua-mongo的另一个关键特性是其线程安全的设计。由于Lua本身不支持多线程，lua-mongo采用了连接池机制，允许多个独立的Lua协程共享相同的MongoDB连接，从而提高了并发处理的能力。此外，lua-mongo还提供了错误处理机制，帮助开发者在遇到问题时能快速定位并解决。 在实际应用中，lua-mongo可以用于各种场景，如Web服务后端、游戏服务器、数据分析等。比如，在Web开发中，你可以使用lua-mongo快速构建数据驱动的API；在游戏服务器中，它可以高效地处理玩家数据和游戏状态；在数据分析中，lua-mongo则可以帮助你便捷地读取和分析MongoDB中的大数据集。 lua-mongo的使用并不复杂。安装通常涉及克隆项目的Git仓库，如“lua-mongo-master”，然后将其添加到你的Lua路径中。项目通常会提供示例代码和详细的API文档，帮助开发者快速上手。在实践中，你需要理解如何创建MongoClient对象，连接到数据库，以及如何执行增删改查操作。 lua-mongo为Lua开发者提供了一个强大的接口，让他们可以无缝地与MongoDB进行交互，享受二者结合带来的优势。无论是对数据库的操作效率，还是在处理复杂数据结构的灵活性，lua-mongo都为Lua开发者提供了有力的支持。因此，无论你是Lua初学者还是经验丰富的开发者，掌握lua-mongo都将极大地拓展你的编程能力，助你在MongoDB的世界中游刃有余。

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用于人类活动识别的深度学习（和机器学习） CNN，DeepConvLSTM，SDAE和LightGBM的Keras实施，用于基于传感器的人类活动识别（HAR）。 该存储库包含卷积神经网络（CNN）[1]，深度卷积LSTM（DeepConvLSTM）[1]，堆叠降噪自动编码器（SDAE）[2]和用于人类活动识别（HAR）的Light GBM的keras（tensorflow.keras）实现。 ）使用智能手机传感器数据集， UCI智能手机[3]。 表1.在UCI智能手机数据集上的五种方法之间的结果摘要。 方法 准确性 精确 记起 F1分数 轻型GBM 96.33 96.58 96.37 96.43 CNN [1] 95.29 95.46 95.50 95.47 DeepConvLSTM [1] 95.66 95.71 95.84 95.72 SDAE [

Learning-based methods are believed to work well for unconstrained gaze estimation, i.e. gaze estimation from a monocular RGB camera without assumptions regarding user, environment, or camera. However, current gaze datasets were collected under laboratory conditions and methods were not evaluated across multiple datasets. Our work makes three contributions towards addressing these limitations. First, we present the MPIIGaze dataset, which contains 213,659 full face images and corresponding ground-truth gaze positions collected from 15 users during everyday laptop use over several months. An experience sampling approach ensured continuous gaze and head poses and realistic variation in eye appearance and illumination. To facilitate cross-dataset evaluations, 37,667 images were manually annotated with eye corners, mouth corners, and pupil centres. Second, we present an extensive evaluation of state-of-the-art gaze estimation methods on three current datasets, including MPIIGaze. We study key challenges including target gaze range, illumination conditions, and facial appearance variation. We show that image resolution and the use of both eyes affect gaze estimation performance, while head pose and pupil centre information are less informative. Finally, we propose GazeNet, the first deep appearance-based gaze estimation method. GazeNet improves on the state of the art by 22% (from a mean error of 13.9 degrees to 10.8 degrees) for the most challenging cross-dataset evaluation

## CM3D2.AddModsSlider.Plugin 在女仆编辑屏幕中，GUI显示用F5切换。 各种功能可以通过滑块和切换按钮进行操作。 *当显示大量滑块时，“使用滚动面板滚轮滚动”会使它变得非常沉重。如果发生这种情况，请在滚动面板中单击或拖动以将其还原。 ##介绍方法 先决条件： UnityInjector 上面已经介绍过了。 按下以下载zip文件。 将zip文件中的Unity Injector文件夹拖放到CM3D2文件夹中，以完成安装。 ##更改日志 ### 0.1.2.17 滚动视图布局更改。 添加了“撤消”按钮。在编辑屏幕开始时，按按钮设置值。 添加了重置按钮。按下按钮来设置值标签的指定值。 添加了输入字段。可以使用键盘输入滑块值。 进行了更改，以便可以为每个mod标签打开和关闭每个滑块。 修复了以下错误：省略了值标签默认属性时，类型=“ scale”