我们研究了通用的Zee模型，其中包括一个额外的希格斯标量双峰和一个新的单电荷标量单峰。 中微子质量在单回路水平产生，为了描述轻子混合，标准模型和额外的希格斯标量双峰都需要与轻子耦合（在III型两希格斯双峰模型中），这必然产生大的 希普斯衰变中也有违反轻子味的信号。 施加所有相关的现象学约束并对参数空间进行完整的数值扫描，我们发现正常和反向中微子质量排序都可以拟合，尽管后者相对于前者而言是不利的。 实际上，仅当θ23出现在第一个八分圆中时，才能适应反向排序。 h→τμ的支化比最高为10 -2，但可能低至10 -6。 此外，如果将来达到τ→μγ的预期灵敏度，则可以几乎完全测试正常排序。 同样，μe转换有望探查大部分参数空间，如果未观察到信号，则排除完全倒序。 此外，发现非标准中微子相互作用小于10 -6，远低于未来的实验灵敏度。 最后，我们的扫描结果表明附加标量的质量必须低于2。 5 TeV，通常低于这个水平，因此在大型强子对撞机和未来对撞机的范围内。

4.天线参数 HFSS能够直接计算天线以下参数: 输入端反射系数S(1,1)、驻波比VSWR 输入阻抗Z(1,1) 最大强度Max U 方向系数峰值、 增益峰值、实际增益峰值 辐射功率、接收功率、入射功率 辐射效率 前后比、3dB波瓣宽度、副瓣电平、归一化方向图。

借助针对五个维度的Gauss-Bonnet AdS黑洞的Maxwell等面积定律的参数解，我们找到了针对一阶相变的第二个解析解。 我们分析了在临界温度和零温度下小和大黑洞的某些特征热力学性质的渐近行为，并详细计算了临界指数和相应的临界振幅。 此外，我们根据鲁珀因纳几何学给出了热力学标量曲率的一般形式，并指出当五维高斯-邦纳德AdS黑体发生一阶相变时，在小黑洞相和大黑洞相中，吸引力相互作用都占主导地位 洞。

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电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配三部曲： [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配1-得出数值解](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134443687) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配2-得出解析解并综合](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134460547) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配3-将任意阻抗用集总参数匹配至归一化阻抗](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134466026)

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其

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六自由度机械臂D-H参数，正逆解代码，轨迹规划代码，适用于机械臂运动规划研究

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