我们将继续在背景领域研究非相对论弦论。 非相对论性弦理论由非线性sigma模型描述，该模型将相对论世界表映射到非洛伦兹和非黎曼目标空间几何体，该几何空间称为弦牛顿-卡坦几何体。 我们在这种非黎曼几何条件下开发了协变背景场方法。 我们应用这种背景场方法来计算非线性sigma模型的beta函数，该模型描述了在弦牛顿-卡坦几何背景下非相对论性弦理论，并且存在Kalb-Ramond两种形式和dilaton场。

在本文中，我们通过采用kT因式分解方法，计算了对ρ介子电磁形状因数的次先校正（NLO）校正。 我们发现，对Fi（Q2）（i = LT，TL）的NLO校正约为Q2> 2GeV2区域中前导（LO）贡献的30％。 在区域Q2> 3GeV2中，对FLL（Q2）的NLO校正接近LO one的20％。 对电，磁和四倍形状因子Fj（Q2）（j = 1,2,3）的NLO辐射校正的幅度可观，并且与其他方法的一致。

波动在矢量介子的衍射产生中起重要作用。 特别是最近特别建议，基于依赖于冲击参数的饱和度模型（IPSat），质子内组成夸克的运动触发的几何涨落可以解释在HERA观察到的非相干衍射过程。 我们提出了IPSat模型的一种变体，其中包括构成夸克之间的空间和对称相关性，从而将描述衍射矢量介子产生所需的参数数量减少到一个，即每个价夸克周围胶子云的大小。 应用于$$ J / \ varPsi $$ J /Ψ，$ \ rho $$ρ和$$ \ phi $ ϕ衍射电子和光子产生截面时，揭示了相干通道中几何涨落的重要作用，而其他 需要波动源来充分考虑轻介子的电产生，以及小动量传递时$$ J / \ varPsi $$ J /Ψ介子的照片产生。

我们在扰动QCD框架中提供了最精确的介子和kaon电磁形状因数计算方法，其中，对介子分布幅度的扭曲4进行校正的功率和对次导功率进行次要的QCD校正是 包括在内。 为了保证介子对真空矩阵元素的规格不变性，我们考虑了具有最低Fock状态和高Fock状态以及附加价胶子的两种赋值。 我们的结果证实了扭曲扩展的功率行为，并显示了PQCD方法在次导功率下的手性增强作用。 我们还估计了kaon和pion形状因数的SU（3）不对称性，发现它小于30％。

老主板（华硕ASUS B85-PLUS）刷BIOS文件，已刷入NVMe协议，可以直接使用 刷BIOS需要使用Al Suite3，验证时用原版BIOS验证，刷入时将带有NVMe的BIOS文件替换原版文件（需同路径，同文件名），这样才可以过验证，正常刷入

主要介绍了跨浏览器PHP下载文件名中的中文乱码问题解决方法,涉及php针对中文编码的转码技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

我们报告了单核子扇区至四体Fock扇区截断（一个“标量核子”和三个“标量介子”）中标量Yukawa模型的首次非摄动计算。 应用了系统无扰动重归一化的光前哈密顿方法。 我们研究了n体准则和电磁形状因数。 我们发现，一体和二体贡献在耦合α≈1.7之前占主导地位。 当我们接近耦合α≈2.2时，我们发现四体贡献迅速上升并超过了二体和三体贡献。 通过与较低的扇区截断进行比较，我们显示出关于Fock扇区扩展的形状因子收敛。

MATLAB组合导航，松组合程序，卫星导航与惯性导航组合程序 GNSS接收机和INS分别独立工作。松组合利用GNSS接收机输出的位置和速度信息和INS经过力学编排后输出的位置和速度信息进行组合，两者共用一个GNSS/INS组合滤波器，双方进行数据融合后得到输出的位置、速度和姿态信息，为后面的实验做好准备。 NSS/INS松组合导航系统中，在INS误差方程的基础上构建系统状态方程和量测方程需要用到卡尔曼滤波器；修正INS观测量从而进一步修改INS随时间累积的误差时也需要用卡尔曼滤波对INS的误差参数进行最小方差估计。这些操作得到的修正后的INS观测量能够提供更加精确的导航信息，从而更好地辅助GNSS系统，提高GNSS系统的稳定性和可行性 首先读取文件存放的GNSS位置、GNSS速度、INS加速度和陀螺仪等信息，初始化相关变量，通过相关的惯性导航传感器信息计算出位置和速度信息，然后将GNSS和INS的位置和速度利用卡尔曼滤波进行处理，最后得到运行结果 以基于MATLAB松组合导航综合设计性实验为例，在此实验内容基础上，可深入结合更多的导航专业课程理论知识，拓展更多实验内容，丰富各种实验手

asf和vga同步方法. 0、首先安装VGAPlayer 1、必须把这四个文件同时放在你要播放的视频文件夹内 2、要播放的文件必须名称相同。例如咱们的视频是000(0).asf和screen(0).agv文件，这就需要改为000(0).asf和000(0).agv 3、选择后点击确定 4、然后点击浏览器的刷新按钮（这一步是必须的，不然没有反应），就可以了！

为提高矿井机车定位系统的稳定性,提出利用双目视觉技术实现机车定位的方法。由巷道顶部设置的标志牌外层红色特征确定2幅图像的感兴趣区域,提取该区域内各层正方形边界的拐角获得特征点,通过相应计算实现机车的定位。实验结果表明,该方法距离测量误差小,是一种有效的定位方法。