通常会调用新的弱耦合轻粒子来解决（g-2）μ中持续存在的〜4σ异常，并充当暗物质与可见物质之间的媒介。 如果此类粒子主要与较重的粒子耦合并且不可见地衰变，则现有实验技术将无法访问它们的大多数最佳参数空间。 在本文中，我们提出了一种新的固定目标，缺少动量的搜索策略，以探测优先与μ子耦合的无形衰变粒子。 在我们的设置中，相对论性的μ子束撞击到厚的活动目标上。 信号由事件组成，在这种事件中，介子在目标内部失去了很大一部分入射动量，而没有在下游否决系统中启动任何可检测到的电磁或强子活动。 我们建议在费米实验室（Fermilab）进行两阶段实验，即M3（Muon缺失动量）。 在目标上具有〜1010微米的第一阶段可以测试剩余的参数空间，对于这些粒子空间，可见光衰减粒子可以解决（g-2）μ异常，而在目标上具有〜1013微米的第二阶段可以测试整个目标区域的大部分预测参数空间。 哪个GeV暗物质通过包括测得的U（1）Lμ-Lτ的μ-亲子力实现了冻结。

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PyTorch中的MeshCNN SIGGRAPH 2019 MeshCNN是用于3D三角形网格的通用深度神经网络，可用于诸如3D形状分类或分割之类的任务。 该框架包括直接应用于网格边缘的卷积，池化和解池层。 该代码由和在支持下编写。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/MeshCNN.git cd MeshCNN 安装依赖项： 1.2版。 可选： 用于训练图。 通过新的conda环境conda env create -f environment.yml （创建一个名为meshcnn的环境） SHREC上的3D形状分类 下载数据集 bash ./scripts/shrec/get_data.sh 运行训练（如果使用conda env首先激活env，例如source activate meshcnn ） bash ./scripts/shrec/train.sh 要查看训练损失图，请在另一个终端中运行tensorboard --logdir runs并单击 。 运行测试并导出中间池网格： bas

由于没有内置VBA支持，必须安装VBA支持包才行能看到zotero菜单，否则显示为自定义。下载安装点击默认安装即可。