我们研究了利用受约束的质量变量M2Cons重建由LHC共振产生的半不可见事件的可能性。 尽管该建议对于任何类似的鹿角类型生产机制都是有效的，但在这里我们用一个可能有趣的场景进行了演示，即希格斯玻色子衰变成一对第三代τ轻子。 借助相对较大的Yukawa耦合，大型强子对撞机已经开始探索这种对的产生，以研究希格斯在轻子领域的特性。 通过τ强子衰变的显着特征，与看不见的中微子相关，使这种事件的重建变得更加困难。 利用现有的希格斯质量边界，此新方法提供了独特的事件重建功能，并且与现有方法相比，效率得到了显着提高。

Starviewer能够接收通过DICOM通信协议从任何PACS或医学成像模式传输的图像(STORE SCP -服务级别提供商，STORE SCU -服务级别用户，以及查询/检索)。Starviewer通过完整的2D Viewer实现多模态和多维图像的导航和可视化，它集成了先进的重建技术，如厚板(包括最大强度投影(MIP)，最小强度投影(MinIP)和平均投影)，快速正交重建，3D光标等3D导航工具，基本支持PET-CT图像融合。它还集成了多平面重建(MPR)和三维查看器用于体绘制。

主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

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NeuTomPy工具箱 NeuTomPy工具箱是用于层析数据处理和重建的Python软件包。 这样的工具箱包括预处理算法，伪影去除和广泛的迭代重建方法以及“滤波反投影”算法。 NeuTomPy工具箱最初是为中子断层扫描术设计的，旨在满足用户和研究人员比较最新的重建方法并为其数据选择最佳数据处理工作流程的需求。 特征 TIFF和FITS文件以及图像堆栈的读写器 通过剂量校正，旋转轴倾斜校正，环形滤波器，异常值去除，光束硬化校正进行数据归一化 由提供支持的多种重建算法：FBP，SIRT，SART，ART，CGLS，NN-FBP，MR-FBP 多种指标的图像质量评估 安装 NeuTomPy工具箱支持Linux ， Windows和Mac OS 64位操作系统。 首先，使用Python 3.6安装 python环境，然后将其激活： conda create -n ntp_env pyth

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这是官方2023-02月发布发布的稳定版3DSlicer，里面已经安装了常用插件，并且做了分类处理，常用工具放在了智能医学所属栏里面，附带了中文包，可直接在设置里面选择中文。本软件适用于医学影像处理初学者。可根据用户习惯添加或者删除模块。