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。

直接光子光谱的计算精度达到目前最高，并与LHC发生8次TeV碰撞时的ATLAS数据进行了比较。 预测包括通过程序PeTeR以最接近对数的顺序恢复阈值，使用JetPhox匹配具有片段化效果的最接近的对数固定顺序，并包括恢复对数电弱的Sudakov前导 效果。 值得注意的是，当依次添加计算的每个组成部分时，可以看到与数据的改进一致性。 该比较证明了阈值对数和电弱Sudakov效应的重要性。 包括预测的数值。

IBM MQ（原名WebSphere MQ）是IBM提供的一款企业级的消息中间件，它允许应用程序在不同的网络协议、操作系统和硬件之间安全、可靠地交换信息。在这个"IBM-MQ服务包.zip"压缩文件中，我们可以推测它包含了一系列用于Java应用程序与IBM MQ交互所需的JAR库。这些JAR文件通常包含了IBM MQ的Java API，使得开发者能够轻松地在Java环境中集成MQ功能。 IBM MQ Java API提供了以下关键知识点： 1. **MQQueueManager**：这是与MQ服务器建立连接的主要类。通过创建MQQueueManager实例，应用程序可以连接到MQ服务器并管理队列。 2. **MQQueue**：表示MQ中的队列，是数据传输的基本单元。你可以从队列中获取消息（get）或向队列中放入消息（put）。 3. **Message**：代表在IBM MQ中传输的数据。它可以是文本、二进制或者其他格式，具体取决于消息的类型。 4. **Connection Parameters**：连接参数包括队列管理器名称、主机名、端口号、通道名称等，它们是建立MQ连接所必需的。 5. **Channel**：通道定义了客户端与队列管理器之间的通信方式，包括传输协议、安全性设置等。 6. **JNDI (Java Naming and Directory Interface)**：在IBM MQ中，JNDI可以用来查找MQ资源，如队列和队列管理器，增强了代码的可移植性和灵活性。 7. **Transaction Support**：IBM MQ支持JTA（Java Transaction API），可以实现跨多个资源的分布式事务处理，确保数据的一致性。 8. **Security**：IBM MQ提供了丰富的安全特性，包括用户身份验证、访问控制、加密等，以保护数据的安全。 9. **High Availability and Clustering**：IBM MQ支持高可用性和集群配置，可以提高服务的稳定性和容错能力。 10. **Error Handling**：在开发过程中，正确处理IBM MQ API抛出的异常至关重要，这包括MQException和其他相关异常，以确保程序的健壮性。 11. **Performance Tuning**：通过调整各种MQ参数，如缓冲区大小、批处理大小等，可以优化IBM MQ的性能。 12. **Monitoring and Logging**：IBM MQ提供监控工具和日志记录功能，帮助开发者诊断问题和优化系统。 在使用这些JAR文件时，开发人员需要遵循IBM提供的API文档和最佳实践，以确保代码的正确性和效率。同时，对于初学者，理解IBM MQ的基本概念和工作原理，以及如何在Java环境中集成这些库，是至关重要的。此外，熟悉IBM的工具，如MQ Explorer或Admin Toolkit，可以帮助进行更高级的配置和管理任务。

网络考试系统主要用于实现高校在线考试，基本功能包括：自动组卷、试卷发布、试卷批阅、试卷成绩统计等。本系统结构如下： （1）学生端： 登录模块：登录功能； 网络考试模块：可参加考试，并查看考试结果，提交试卷后老师允许的情况下查看错题； （2）超级管理员端： 登录模块：实现管理员登录功能； 用户管理模块：实现用户信息的增加、修改、查看功能； 角色权限管理模块：实现角色的增加、修改、查看功能； 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能； 试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能； （3）试题管理员端（老师）： 试卷管理模块：实现试卷信息的增加、修改、查看功能； 试题管理模块：实现试题信息的增加、修改、查看功能；

我们测量了在sNN = 200GeV时Cu + Cu碰撞的中速时，在最小偏置下pT <5GeV / c的直接光子和在中间快度下0％–40％的最中心事件。 来自准直接虚拟光子的e + e-贡献已确定为超过e + e-质量分布中已知的强子贡献。 在Cu + Cu数据中，对于pT <4GeV / c，观察到光子明显超过二进制标定的p + p拟合。 pT光谱与涵盖相似数量参与者的Au + Au数据一致。 减去p + p基线后，指数拟合值与过量值的反斜率最小为285±53（stat）±57（syst）MeV / c，最小为333±72（stat）±45（syst）MeV / c 偏心事件和0％–40％最中心事件。 光子的快速密度dN / dy证明了在相同的碰撞能量下与在Au + Au中观察到的dNch /dη相同的幂律。

研究了将电子和正电子视为普通的不同粒子的方法，每个粒子都具有整套狄拉克平面波的特征。 与标准QED相比，这种完全对称的表示法使得有必要为自由粒子传播器选择与当前使用的Dirac方程有关的另一种解决方案。 具有这些粒子传播子的Bethe-Salpeter方程以梯形近似法求解。 已经发现一种新的解决方案，其代表是由耦合的电子-正电子对形成的无质量复合玻色子，其耦合等于精细结构常数。 已经证明：（1）无质量的玻色子态具有可归一化的复波函数，它们是横向压缩的平面波； （2）当玻色子能量变为零时，波函数的横向半径发散； 也就是说，复合玻色子不能静止。 （3）增加玻色子能量会导致动量空间中横波函数的扩展以及实际空间坐标波函数的相应收缩。 用无质量复合玻色子和两个光子组成的产物研究了新的反应e-e +→Bγγ。 该反应的横截面是针对自旋极化电子和正电子的非相对论性碰撞束而得出的。 在这种情况下，2γ角相关光谱的特征是窄峰，半峰全宽不超过0.2 mrad。 结果表明，为了区分具有双光子发射的单重态电子-正电子对的常规ni灭与产生三个粒子的新检查反应，提出了使用非相对论性碰撞束的实验。

too long

最近已经注意到，来自一些银河脉冲星和超新星残骸的伽马射线的费米-拉特数据揭示了光谱调制，这可能是由传统的ALP耦合到光子中的ALP引起的光子到ALP（轴状粒子）的转换所解释的。 银河磁场的存在。 但是，相应的ALP质量和耦合受到来自CAST，SN1987A和其他伽马射线观测的观测条件的严重限制。 以此为动机，我们研究了另一种可能性，即当假定非零背景暗光子规范场时，这些光谱调制可以通过涉及普通光子和无质量暗光子的其他类型的ALP耦合来解释。 我们发现，我们的方案导致了光子，ALP和暗光子之间的振荡，这可以解释银河脉冲星或超新星残余物的伽马射线光谱调制，同时满足已知的观测约束。

报道了从η和η'介子的质子产生光产生的线性偏振光子束不对称度Σ的测量。 由相干致辐射产生的线性极化标记光子束入射到CEBAF大接收光谱仪内的低温氢靶上。 给出了入射光子能量从1.070 GeV到1.876 GeV的γp→ηp反应的结果，从γp→η′p反应的1.516到1.836 GeV的结果给出了。 对于γp→ηp，此处报告的数据将测量范围大大扩展至更高的能量，并且与该可观察的接近阈值的少数先前发表的测量结果一致。 对于γp→η'p，获得的结果与该可观察的接近阈值的少数先前发表的测量结果一致，而且还大大扩展了该反应的入射光子能量覆盖范围。 使用Bonn–Gatchina模型对此处报告的数据进行的初步分析，加强了四个核子共振的证据-N（1895）1 / 2-，N（1900）3/2 +，N（2100）1/2 +和N （2120）3 / 2−共振–当前在当前的“粒子数据组”编辑中缺少“四星”状态，提供了这些新测量如何帮助完善照片制作过程模型的示例。

大型强子对撞机前向（LHCf）实验旨在使用LHC验证宇宙射线物理学中使用的强子相互作用模型。 重子的产生是了解宇宙射线阵雨发展的关键点之一。 我们报告的LHC s = 7 TeV质子与中子能级α的快质子碰撞的中子能谱从8.81到8.99，从8.99到9.22，以及从10.76到无穷大。 在展开检测器响应之前，从Arm1和Arm2的两个独立量热仪获得的测得的能量谱显示出相同的特征。 我们使用基于贝叶斯理论的多维展开方法展开测得的光谱，并将展开的光谱与当前的强子相互作用模型进行比较。 QGSJET II-03模型在与我们的结果相似的最高伪快速范围内预测了高中子生产率，而DPMJET 3.04模型在较低的伪快速范围内很好地描述了我们的结果。 但是，没有模型能够完美地解释整个伪快速范围内的实验结果。 实验数据表明，相对于光子产生，中子产生速率要比此处研究的任何模型预测都高。