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

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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。

标题 "C# Onnx模型信息查看工具 源码" 提供了我们正在讨论的是一个用C#编写的工具，其主要功能是查看ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的信息。ONNX是一种开放的格式，旨在促进AI模型的互操作性，它允许模型在不同的框架和平台上共享。这个工具对于理解和调试ONNX模型非常有用。 描述中提到的博客地址（https://blog.csdn.net/lw112190/article/details/134162731）提供了一个更深入的资源，可能包含了如何使用该工具以及源码实现的详细解释。通常，这样的博客文章会涵盖以下内容： 1. **工具介绍**：可能会详细解释该工具的目的，例如，它是如何帮助开发者查看模型结构、层信息、参数数量等的。 2. **ONNX模型基础**：作者可能会简要介绍ONNX的基本概念，包括模型的图结构、节点、张量和数据类型等。 3. **C#编程基础**：如果目标读者不熟悉C#，博主可能会提供一些关于C#编程和.NET框架的基础知识。 4. **源码解析**：对每个关键代码段进行解释，如读取ONNX模型文件，解析模型结构，遍历图节点，提取和显示模型信息等。 5. **使用示例**：展示如何运行该工具，以及如何解释和解读工具输出的信息。 6. **安装和构建**：可能包括获取项目源码，设置开发环境，以及如何使用Visual Studio（.sln文件通常与VS项目相关）来编译和运行代码的步骤。 7. **.vs文件夹**：这是Visual Studio的工作区文件，包含项目设置、调试配置等信息，通常不直接包含源代码，而是用于IDE内部的组织和配置。 8. **Onnx Demo**：这可能是项目的源代码文件夹，可能包含类库、资源文件和配置文件等。 从标签 "C# Onnx模型信息查看工具" 我们可以推断，这个工具是专为C#程序员设计的，他们可能在工作中需要处理ONNX模型，并且想要一个本地化的解决方案来检查这些模型的详细信息。 这个工具的源码提供了学习C#和ONNX交互的一个实例，可以帮助开发者理解如何在C#环境中操作和解析ONNX模型，从而增强他们在AI模型部署和调试方面的能力。通过阅读博客文章和分析源码，不仅可以掌握工具的使用，还能深入理解ONNX模型的内部工作原理，以及C#编程在AI领域的应用。

Mediapipe是一个开源框架，由谷歌开发，专用于构建跨平台的多媒体处理管道。这个框架在计算机视觉领域广泛应用，尤其在实时分析、图像处理和传感器数据融合等方面。标题提到的"Mediapipe 模型文件"是 Mediapipe 管道中不可或缺的部分，这些模型通常用于执行各种复杂的计算任务，比如人脸识别、物体检测、姿态估计等。 描述中提到，这些模型文件在某些谷歌工程中被删除，导致编译时出现缺失模型文件的错误。这可能是因为谷歌的某些更新或优化移除了这些文件，或者是因为特定版本的Mediapipe不再包含这些预训练模型。当遇到这样的问题时，开发者需要重新获取或编译缺失的模型文件，以确保Mediapipe项目能够正常运行。 Mediapipe 使用TensorFlow作为其主要的深度学习库，因此"mediapipe_tf_file"可能是指与TensorFlow相关的模型文件。TensorFlow是一种强大的机器学习库，它允许开发人员创建、训练和部署各种机器学习模型。在Mediapipe中，这些模型通常以.pb或.tflite文件格式存在，其中.pb是TensorFlow的图定义和权重，而.tflite是轻量级的模型格式，适合移动设备和嵌入式系统。 在 Mediapipe 中，模型文件的使用过程通常包括以下几个步骤： 1. **加载模型**：通过Mediapipe的API加载.pb或.tflite文件，这一步将模型的结构和权重读入内存。 2. **构建处理管道**：在Mediapipe中，模型是作为处理节点（Calculator）集成到处理管道中的。开发者需要定义输入流（如图像或传感器数据）和输出流（如检测框或特征点）。 3. **数据传递**：Mediapipe的管道架构允许数据在不同计算器间高效流动。图像或其他输入数据经过预处理后送入模型，模型的输出再进一步处理或发送到其他计算器。 4. **运行推理**：模型在接收到输入数据后进行推理，计算出预期的结果，如检测到的人脸、物体或手势。 5. **结果处理**：Mediapipe将模型的输出转换为可读格式，如显示在屏幕上或保存为文件。 在实际应用中，Mediapipe模型文件的管理和使用需要考虑以下几点： - **模型的兼容性**：确保模型文件与Mediapipe版本、TensorFlow版本以及目标平台（如Android、iOS或桌面）兼容。 - **模型优化**：针对特定硬件（如GPU、CPU或TPU）对模型进行优化，以提高推理速度和降低资源消耗。 - **模型更新**：随着Mediapipe的更新，可能需要定期检查并更新模型文件，以利用最新的技术进步。 - **模型训练**：如果预训练模型不能满足特定需求，可以使用TensorFlow进行模型训练，然后将自定义模型整合到Mediapipe中。 "Mediapipe 模型文件"是实现Mediapipe管道功能的关键组件，它们基于TensorFlow进行视觉识别任务。当编译过程中出现模型文件缺失的情况，需要重新获取或重建这些模型，以确保项目的顺利进行。同时，理解和管理这些模型文件对于有效地利用Mediapipe解决计算机视觉问题至关重要。

VAR模型应用案例 (完成).pdf

标准模型（SM）的许多扩展都包括一个暗区，该暗区可以通过光介体与SM区进行交互。 我们研究了通过研究暗物质和重子之间通过隐藏光介体的弹性散射而导致的CMB光谱从黑体形状失真而探查这种暗区的可能性。 我们特别关注暗区规玻色子在动力学上与SM混合的模型，并为类PIXIE实验提供了未来的实验前景，并将其与地面互补实验的现有边界进行了比较。

交互式多模型(IMM)的算法是一种将目标运动状态与模型进行匹配的滤波算法，其中目标模型集的构建是关键环节。本文基于CV（匀速模型）/CA（匀加速模型）/CT（匀速率转弯模型）模型构建模型集，对各种模型的概念以及定义进行了简单介绍。同时，结合一个仿真实例对目标运动模型的构建过程进行了讲解，验证了所提模型集的合理性。本部分只针对二维平面内的目标运动模型进行了讲解，未对IMM滤波算法进行详细讲解，后续会专门针对IMM算法进行讲解。