Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的因果结构选择 会使学习器**更快地适应修改后的分布**”。该假设的研究将“适应修改后分布的速度”作为元学习的目标，表明“这可用于决定两个观测变量之间的因果关系”。研究结论的价值即特点和优势发现是，分布变化无需对应标准干预，学习器不具备关于干预的直接知识。因果结构可通过连续变量进行参数化，并以端到端的形式学得。研究探讨了想法的如何应用，来满足“独立机制 以及 动作和非稳态 导致的 机制内微小稀疏变化 ”的假设。

我们调查在大型强子对撞机的范围，以探究轻度不育中微子的顶点移位。 我们关注质量为mN〜（5–30）GeV的无菌中微子N，这些中微子N是在标准模型规格玻色子的罕见衰变和LHC探测器内部跟踪器内部的衰变中产生的。 通过在伴随N个位移顶点的瞬时轻子上触发并考虑与之相关的带电轨迹的策略，我们表明具有3000 / fb的13 TeV LHC能够探测低至| VlN |2≈10的活性无菌中微子混合 -9，l = e，μ，与目前来自三瘦素和建议的轻子喷气发动机的实验极限相比，提高了4个数量级。 在存在τ混合的情况下，可以获得低至|VτN|2≈10-8的混合角。

全面介绍单元测试的经典之作[1]软件测试这是一篇全面介绍单元测试的经典之作，对理解单元测试和VisualUnit很有帮助，作者老纳，收录时作了少量修改一单元测试概述工厂在组装一台电视机之前，会对每个元件都进行测试，这，就是单元测试。其实我们每       全面介绍单元测试的经典之作[1]  软件测试　　这是一篇全面介绍单元测试的经典之作，对理解单元测试和VisualUnit很有帮助，作者老纳，收录时作了少量修改　　一　单元测试概述　　工厂在组装一台电视机之前，会对每个元件都进行测试，这，就是单元测试。　　其实我们每天都在做单元测试。你写了一个函数，除了极简单的外，总是要执行一下，看看功能是否正

低尺度字符串模型自然具有像轴的伪标量，它们在树级别直接耦合到胶子和光子（而不是W）。 我们展示了它们通常如何在闭合弦通量存在的情况下获得树级质量，与轴离散离散轨距对称性一致，类似于弦膨胀和松弛模型的轴单峰。 我们讨论了ATLAS和CMS最近报道的在750 GeV共振的提示可能与这样的重轴突状态（megaxion）相对应的可能性。 调整生产速度和支化比，建议根据细化的几何形状将线规定为M s≃7-10 4 TeV。 如果这种解释是正确的，那么在达到大型强子对撞机和未来对撞机的弦门槛之前，可能会产生一个额外的Z'玻色子。

在全息对偶中，边界区域的纠缠熵被提议为与边界区域同源的极值codimension-2表面区域的对偶，该表面称为Hubeny-Rangamani-Takayanagi（HRT）表面。 在本文中，我们研究了两个边界子区域R，A的HRT曲面是否在同一柯西切片中。 对于子区域-子区域映射对于两个子区域都是局部的，并且对于具有张量网络描述的状态来说，此条件是必需的。 至

如下所示： select a1,a2,a1+a2 a,a1*a2 b,a1*1.0/a2 c from bb_sb 把a表的a1,a2列相加作为新列a，把a1,a2相乘作为新列b，注意： 相除的时候得进行类型转换处理，否则结果为0. select a.a1,b.b1,a.a1+b.b1 a from bb_sb a ,bb_cywzbrzb b 这是两个不同表之间的列进行运算。 补充知识：Sql语句实现不同记录同一属性列的差值计算 所使用的表的具体结构如下图所示 Table中主键是（plateNumber+currentTime） 要实现的查询是： 给定车牌号和查询的时间区间，查询给

资源包含python实现的图片转换视频或者视频转图片的代码以及详细注解；同时我将改代码封装为了工具，利用PyQT5进行界面UI设计，资源中包含PyQT5的原始项目文件以及源码，可直接使用；除此之外，资源中还包含一个由代码封装而来的exe格式的图片视频转换工具。 资源为python代码资源，主要详细演示了如何将视频拆分为图片以及如何将多张图片合成为视频。 代码中，主要利用OpenCV实现视频的拆分以及图片合并为视频功能。 代码中，主要利用PyQT5进行界面设计，还包含一个原创软件图标。 工具为windows平台下可执行exe文件，可拆分视频，合并视频为图片，可显示拆分/合并进度等。

基于amber分子动力学: 蛋白质-蛋白质亲和力计算实作范例

1、支持加载文件中的PNG图片作为背景 2、支持透明的Static控件 3、支持透明的Radio控件 4、支持透明的CheckBox控件 5、支持透明的GroupBox控件

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