在STM32F407单片机上实现Modbus RTU协议的主机程序，你需要遵循Modbus RTU的通信规范，并使用STM32的硬件资源来编写代码。以下是一个基本的步骤和代码示例，用于在STM32F407上实现Modbus RTU主机功能。 1. 硬件准备 STM32F407开发板 RS485通信模块（通常包括RS485收发器和终端电阻） 连接线 2. 软件环境 STM32CubeIDE 或 Keil uVision STM32CubeF4固件库 3. 配置USART和GPIO 首先，你需要配置USART用于串行通信，并配置GPIO用于控制RS485收发器的方向（发送或接收）。

我们在E6大统一理论（GUT）的启发下，在疏血性U（1）'模型的框架内讨论了LHC @ 13TeV处的750 GeV双光子过量。 在此模型中，标准模型（SM）的手性费米子在U（1）'规范对称性的额外电荷下被U（1）'带电荷的单重态标量（Φ）自发破坏。 另外，引入了额外的夸克和轻子以实现无异常条件，这是假定的E 6 GUT的自然结果。 这些新的费米子在SM标尺群下是矢量似的，但在新的U（1）'下是手性的，它们的质量完全来自于Yukawa相互作用的Φ的非零真空期望值。 然后，可以通过胶子聚变在LHC处在LHC处产生来自Φ的CP均匀标量hΦ，并通过涉及额外夸克和轻子的单环图衰变为双光子，并且可以将其识别为双光子过量的起源。 750 GeV。 在这个模型中，hΦ可以衰减成一对暗物质粒子和一对标量玻色子，因此几十个衰变宽度是可能的。

复合非对称暗物质场景自然可以解释为什么暗物质质量密度与可见物质质量密度相当。 这种情况通常需要低于综合规模的某种熵转移机制。 否则，它们的后期宇宙学与观测结果是不相容的。 暗光子与可见光子之间的微小动力学混合是低能量门户的一个有前途的例子。 在本文中，我们证明了黑暗和可见区域的巨大统一解释了微小动力混合的起源。 我们特别考虑一个简单的复合不对称暗物质模型的紫外线完成，其中不对称暗物质带有B-L电荷。 在这种设置中，不对称暗物质的寿命由B-L对称性解释，而暗物质不对称性起源于由热瘦素产生的B-L不对称性。 在我们的最小设置中，标准模型部分和暗部分分别被统一到SU（5）GUT×SU（4）DGUT量规理论中。 该模型生成所需的B-L门禁运算符，同时抑制可能冲走生成的B-L不对称性的多余的高维运算符。

马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo, MCMC）算法是一种用于模拟复杂概率分布的统计技术，特别适用于处理高维数据和贝叶斯统计中的后验分布计算。在MATLAB中，我们可以利用统计和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）中的`mcmc`函数来实现MCMC算法。 在这个例子中，我们关注的是使用MCMC进行贝叶斯线性回归。贝叶斯线性回归是一种统计方法，它将线性回归模型与贝叶斯定理相结合，允许我们对模型参数进行概率解释，并能处理不确定性。首先，我们需要生成一些带有噪声的线性数据，这里使用`linspace`和`randn`函数创建了X和Y的数据集。 接着，使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。在贝叶斯框架下，我们需要定义模型参数的先验分布。在这个例子中，我们为截距和系数分配了均值为0、标准差为10的正态分布。似然函数通常基于观测数据，这里是假设误差服从均值为0、方差为1的正态分布，因此使用`normpdf`函数来表示。 目标函数是似然函数与先验分布的乘积的对数，这在贝叶斯统计中称为联合分布的对数。MCMC算法的目标是找到使得联合分布最大的参数值，也就是后验分布的峰值。 在设定MCMC的参数时，我们需要指定迭代次数（`numIterations`）、燃烧期（`burnIn`，用于去除初始阶段的不稳定样本）、初始状态（`initialState`）以及提议分布的协方差矩阵（`proposalCov`，影响采样的步长和方向）。`mcmc`函数用于创建MCMC对象，而`mcmcrun`函数则执行实际的采样过程。 采样完成后，我们可以分析采样结果，例如通过`chainstats`计算参数的统计量，如均值和标准差，以及使用`ksdensity`函数绘制参数的后验分布图，这有助于我们理解参数的不确定性范围。 除了上述的Metropolis-Hastings算法（`mcmcrun`函数默认使用的采样方法），MATLAB的统计和机器学习工具箱还提供了其他MCMC方法，如Gibbs采样和Hamiltonian Monte Carlo，它们在不同场景下各有优势。例如，Gibbs采样可以更有效地探索多维空间，而Hamiltonian Monte Carlo则利用物理动力学原理提高采样的效率和质量。 总的来说，MATLAB提供了一个强大且灵活的平台来实现马尔可夫链蒙特卡洛算法，使得研究人员和工程师能够处理复杂的贝叶斯统计问题，包括参数估计、模型选择和推断。通过熟悉这些工具和方法，用户可以更好地应用MCMC到各种实际问题中，如信号处理、图像分析、机器学习等领域的建模和分析。

ATLAS和CMS实验发现，近750 GeV的双光子事件过剩，这可能暗示着TeV尺度周围存在与单线态耦合的新的类似矢量的带电物质。 当GUT对称性扩展为U（1）对称性（MSSM的希格斯场不像矢量一样）时，在某些类别的具有超荷通量的F理论GUT中不可避免地会出现这样的外来光谱。 在U（1）对称下，外来物体不是矢量状的，因此其质量自然与其断裂尺度有关。 以前，该比例尺被认为接近GUT比例尺，这导致了质子衰减，μ项幅值和太大的R奇偶性违规而引起的张力。 750 GeV的剩余量为考虑打破TeV规模附近的U（1）提供了新的动力，从而进一步减轻了先前的问题。 我们研究了这样的SU（5）GUT场景中可能的TeV规模频谱，并表明它是受约束的和可预测的。 即使通常频谱不能形成完整的GUT表示，也可以在一次循环中以MSSM的精度保持量规耦合统一。 例如，外来词不能形成完整的10多重峰，但是碰巧在beta函数中表现得像一个。 我们对外来光谱的双光子生产率进行了初步分析，发现它们与数据兼容。

“后sphaleron重生成”是一种新的，深刻的重生成机制，它解释了帕蒂·萨拉姆对称性框架下我们当前宇宙的反物质不对称性。 我们在这里尝试通过恢复一条新颖的对称断裂链并将这种机制嵌入非SUY SO（10）统一理论中，该断裂链以Pati'Salam对称为中间对称断裂步骤，并解决了phapharon的重生和中子现象。 ”以合理的方式反中子振荡。 在我们的模型中，在105到106 GeV和中子的混合时间下，实现了基于规范组SU（2）L？SU（2）R？SU（4）C的Pati Salam对称性。 具有模型参数的反中子振荡过程具有B = 2被发现是“ n-n” 108 – 1010 s，这是在即将进行的实验范围内。 该模型的其他新颖特征包括低尺度右手WR±，ZR规范玻色子，通过经规范的反向（或扩展）跷跷板机制对中微子振荡数据的解释，以及最重要的是TeV尺度彩色六重标量粒子负责可观察到的n？ LHC可能可以访问的n振荡。 我们还将考虑在有色和无色六面体标量的情况下，规范耦合的统一性和质子寿命的估计。

我们将750–760 GeV双光子共振解释为单峰超场的一个或多个无旋分量，这是由F理论中E6的三个27维表示所产生的，其中还包含三重三联体电荷∓1/ 3 矢量态费米子Di，Déi和惰性希格斯双峰可能与单峰耦合。 为了确定性，我们考虑（不做任何更改）前一段时间提出的模型，其中包含此类状态以及大量外来物，从而导致规范耦合统一。 该模型对吸烟枪的预测是存在其他类似的无旋转共振，质量可能接近750–760 GeV，并衰减成双光子，以及三个类矢量费米子Di，Di。

# Resnet50卷积神经网络训练MNIST手写数字图像分类 Pytorch训练代码 1. 使用Pytorch定义ReNet50网络模型； 2. 使用Pytorch加载MNIST数据集，首次运行自动下载； 3. 实现训练MNIST手写数字图像分类，训练过程显示loss数值； 4. 训练完成后保存pth模型权重文件； 5. 在测试集上测试训练后模型的准确率。

我们表明，在无质量的隐藏光子的存在下，具有更高的精度，可以实现轨距耦合统一，而无质量的隐藏光子具有大的动态混合电荷。 我们在两环水平上对重归一化组方程进行求解，发现GUT统一尺度在1016.5GeV附近，足以抑制质子衰减率，并且统一本质上仅由动力学混合确定，并且对 隐藏的规范耦合或在U（1）H和/或SU（5）下带电的类矢量物质场的存在。 在未破坏的隐藏U（1）H下带电的物质场是稳定的，并且它们有助于暗物质。 有趣的是，如果隐蔽量规耦合很小，它们就会变成微带电荷的暗物质，该暗物质携带少量但非零电荷。 微带电荷的暗物质是量规与隐藏光子耦合统一的自然结果。

我们提供了在纵向极化的深部非弹性散射中，浓味对包容性结构函数g1的重味贡献的完整的从下至上的QCD校正的第一计算。 结果是通过大量的分析方法得出的，并且完全依赖于重夸克的质量。 我们讨论了计算的所有相关技术细节，并提供了重夸克缩放函数的数值结果。 我们执行重要的交叉检查，以验证结果在已知的光产生极限内以及在重夸克的非极化电产生中的结果。 我们还将计算结果与极化情况下可获得的部分结果进行比较，尤其是在渐近大光子虚拟度的限制范围内，并分析缩放函数在阈值附近的行为。 迈向现象学应用的第一步，是通过对未来电子离子对撞机在极化深非弹性散射中产生包容性魅力的一些估计，并研究其对极化胶子分布的敏感性，从而迈出了第一步。 研究了重夸克电生产对非物理因式分解和重新规范化尺度以及重夸克质量的剩余依赖性。