我们通过运输和摄动QCD混合模型研究了LHC处与大横向动量光子相关的射流的介质修饰，该模型结合了弹性碰撞和parton阵雨所经历的辐射能量损失的贡献。 进行了计算，以修改标记有光子的射流的产量，光子与射流的能量不平衡以及偏侧射流的方位角分布。 研究了具有不同xT = pT，J / pT，γ值的带有光子标签的射流的变型，由于遍历不同的介质长度和密度分布，它们显示出不同的中心性和射流锥大小依赖性。 我们进一步研究了横向和纵向射流传输系数对光子标记射流生产和射流形状观测值的核修饰的影响。

在Labview保存测试数据到Excel时，用写入电子表格函数时不能设置字体的颜色，这个时候我们要用到报表。报表可以设置字体颜色，但是需要经过报表函数的组合运用。（PS:本VI需要先用LV创建一个有标题内容的Excel模板，然后把这个模板路径给本VI。保存的Excel路径也需要提前创建）

我们以色散关系为基础，结合QCD的重归一化组，以Efremov-Radyushkin-Brodsky-Lepage演化方程的形式解来考虑对光子-光子跃迁形状因数的光锥和规则描述， 并表明新出现的方案相当于分数解析扰动理论（FAPT）的某种形式。 为了确保所考虑的物理量具有正确的渐近行为，与标准方法相比，此改进的FAPT版本必须通过特定于过程的边界条件进行补充。 但是，它具有使用重新归一化组求和显着改善QCD扰动理论的低动量方案中的辐射校正的优点。

出于某些理论和实验考虑，GeV规模的相对较轻的马约拉纳中微子引起了人们的兴趣。 在本文中，我们考虑只有一个马约拉纳中微子N与活动中微子νL的混合可忽略不计的情况，其中马约拉纳中微子的相互作用可以基于有效理论以模型独立的方法描述。 在这样的框架下，我们特别研究了在未来的Belle-II和ILC实验中通过过程e + e-→νN→γ+E̸观测质量在0-30 GeV范围内的N的可行性。 结果表明，Belle-II观察信号是没有希望的，而ILC可能很容易发现马约拉纳中微子。

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某些新物理学在能量尺度Λ上与标准希格斯扇形所产生的偏差可以用有效的SU（3）c×SU（2）L×U（1）不变维六维不可重整化拉格朗日项来描述。 利用有效算子对国际直线对撞机（ILC）上的各种希格斯玻色子产生×衰减通道（γγ，ZZ，WW，bb，ττ）进行了系统的研究。 使用统计方法，使用希格斯玻色子生产渠道的预期ILC准确性，建立标准希格斯部门与即将到来的数据的一致性程度。 全局拟合在两个参数的异常耦合空间中，表明与标准的希格斯费密子和希格斯玻色子玻色子耦合可能存在偏差。

CMS合作的Run-I结果显示，衰变h→μτe中存在大量事件，局部有效值为2.4σ。 这可能是希格斯行业中违反风味的第一个提示。 我们从直接搜索，低能量测量和计划的未来实验中总结了违反Yukawa耦合器风味的界限。 我们使用有效的场论框架讨论了即将到来的HL-LHC运行和未来的轻子对撞机在测量轻子-风味违规耦合方面的敏感性。 对于HL-LHC，我们找到BR（h→μτ）和BR（h→eτ）≲O 0.5％$$ \ mathcal {O}（0.5）\％$$和BR（h→eμ）≲O的极限 0.02％$$ \ mathcal {O}（0.02）\％$$。 对于质心能量为1 TeV的ILC，我们期望BR（h→eτ）和BR（h→μτ）可测量到O 0.2％$$ \ mathcal {O}（0.2）\％$$ 。

高精度电弱物理的未来在于对Z玻色子，W玻色子，希格斯玻色子和顶夸克性质的e + e-对撞机测量。 我们估计了三种可能的未来对撞机的预期性能：ILC，FCC-ee（以前称为TLEP）和CEPC。 特别是，我们提出了CEPC可能达到的初步估计值，即中国提出的圆形电子正电子对撞机，斜参数S和T以及希格斯耦合器的七参数拟合。 这些结果使CEPC的物理潜力可以与ILC和FCC-ee的物理潜力进行比较。 我们还展示了当每个最重要的输入度量的不确定性分别改变时，对S和T的约束将如何演变。 这阐明了未来对撞机的基本物理目标。 为了提高当前的精度，最高优先级是改善m W和sin​​ 2θeff的不确定性。 同时，对顶部质量，Z质量，α的延伸和Z宽度的改进的测量将提供进一步的改进，这将确定最终的覆盖范围。 我们认为，每种可能的未来对撞机都具有探测TeV级电弱物理的强大前景。

我们研究了在SNN = 200 GeV时在Au + Au和d + Au碰撞中产生的已识别颗粒的横向动量分布。 Tsallis描述适用于多源模型。 将结果与实验数据进行详细比较。 我们获得了在碰撞中产生的物质的热力学性质的一些信息。 Au + Au和d + Au碰撞中的横向动量分布差异不明显。

**颜色分割技术** 颜色分割是图像处理中的一个重要环节，它旨在将图像划分为多个具有不同颜色特征的区域。在这个项目中，我们利用了K-means聚类算法来实现这一目标，该算法是一种无监督学习方法，能够根据像素点的颜色属性将其分组。 **Qt框架** Qt是一个跨平台的应用程序开发框架，广泛用于创建桌面、移动和嵌入式应用程序。在这个项目中，Qt被用作用户界面（UI）的构建工具，允许用户加载图像并展示分割结果。Qt库提供了丰富的图形用户界面组件，使得开发者可以轻松创建美观且功能丰富的应用。 **OpenCV库** OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习库，包含了众多图像处理和计算机视觉的算法。在这个项目中，OpenCV用于处理图像数据，执行颜色空间转换、像素操作等，为K-means算法提供基础支持。 **K-means算法** K-means算法是一种常见的聚类方法，其基本思想是通过迭代找到最佳的聚类中心，将数据点分配到最近的聚类中心所属的类别。在颜色分割中，每个像素点被视为一个数据点，它的颜色（RGB或HSV等颜色空间的值）作为特征。K-means算法可以自动将像素分成几个颜色相似的簇，从而实现颜色区域的划分。 **C++编程** 本项目使用C++语言编写，这是计算机科学中广泛使用的面向对象编程语言，特别适合系统软件和高性能应用的开发。C++的效率和灵活性使得处理大量图像数据时性能优秀。 **项目结构与文件** "ColorSegmentation-master"这个压缩包可能包含以下内容： 1. **源代码文件**：可能包括主程序文件（如`main.cpp`），用于调用Qt和OpenCV函数实现图像加载、颜色分割和显示结果。 2. **头文件**：定义了相关类和函数的接口，方便代码组织和复用。 3. **资源文件**：可能包含Qt UI设计的`.ui`文件，以及项目所需的其他资源如图标、配置文件等。 4. **构建脚本**：如`Makefile`或Qt的`.pro`文件，用于编译和链接项目。 5. **示例图像**：可能包含用于测试和演示的图像文件。 **项目实现流程** 1. **图像加载**：用户通过Qt界面选择图像，代码读取图像数据。 2. **颜色空间转换**：通常会将RGB图像转换为HSV空间，因为HSV更能反映人类对颜色的感知。 3. **预处理**：可能包括降噪、归一化等步骤，以优化K-means的效果。 4. **K-means聚类**：设置K值（颜色簇的数量），初始化聚类中心，然后进行迭代直到满足停止条件。 5. **像素分配**：根据像素点到聚类中心的距离，将像素分配到相应的簇。 6. **生成分割图**：根据聚类结果，创建新的图像，其中每个像素点的颜色代表其所属的簇。 7. **显示结果**：在Qt界面上展示原始图像和分割后的图像，供用户查看和比较。 此项目为学习和实践颜色分割以及K-means算法提供了一个很好的平台，同时展示了如何结合Qt和OpenCV进行图像处理应用的开发。通过理解并修改这个项目，开发者可以进一步探索图像处理的其他领域，如物体检测、图像识别等。