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在LHCb实验记录的s = 8 TeV的质子-质子碰撞数据中，测量了相对Z玻色子反冲的射流中带电强子的产生。 对于横向动量pT> 20 GeV且伪快速范围为2.5 <η<4的射流，对射流的带电强子结构进行了纵向和横向的研究。 这是在这些前向速度下对射流强子化的首次测量，也是与Z玻色子相关联产生射流的首次测量。 与以前在大型强子对撞机上由胶子射流控制的强子化测量相反，这些测量主要探测的是轻夸克射流，与以前的胶子主导的相比，发现该夸克射流相对于射流轴更纵向和横向平行 测量。 因此，这些结果提供了关于夸克和胶子之间关于非摄动强子化动力学的差异的有价值的信息。

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业务模型和执行模型的一致性是当前服务组合研究的一个难点和热点。目前普遍采用模型转换的方式将业务模型映射为可执行模型，但由于两种模型语言的语义和语法不一致，导致了模型转换存在语义失配等缺陷。针对该问题，提出了一种基于业务流程建模标注的Web服务组合执行方案，设计了BPMN模型的解释执行算法，给出了执行引擎的原型系统，并通过具体案例验证了方案的有效性。

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针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题，提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域，并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理，提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别，将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测，得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间，以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据，并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明，标记分水岭与深度CNN的结合，可有效识别船只目标，所提方法具有良好的性能，能够更加快速准确地识别红外船只目标。