报告了对新现象的搜索结果，例如在高能质子-质子碰撞中可以观察到的超对称粒子产生。 选择具有大量射流的事件，以及未观察到的粒子缺少的横向动量。 通过ATLAS实验在2015年期间使用大强子对撞机的13个TeV质子-质子质心碰撞记录了分析的数据，对应的综合光度为3.2 fb -1。 该搜索选择了具有≥7到≥10喷射的多种喷射多重性且具有各种b -jet多重性需求以提高灵敏度的事件。 没有发现超出标准模型预期的超出部分。 在两个超对称模型中解释了结果，其中在95％置信水平下排除了1400 GeV的胶质糖质量，从而大大扩展了先前的限制。

我们提出了按QCD的次要顺序进行的直接光子产生的计算，并将该计算与使用POWHEG BOX的parton花洒的匹配。 基于POWHEG + PYTHIA的模拟，我们对RHIC pp碰撞中迅速产生光子和光子强子射流相关性的PHENIX数据进行了详细的现象学分析，相对于先前的计算，大大改善了对这些数据的描述，我们建议采取其他措施 有趣的分析。

我们以色散关系为基础，结合QCD的重归一化组，以Efremov-Radyushkin-Brodsky-Lepage演化方程的形式解来考虑对光子-光子跃迁形状因数的光锥和规则描述， 并表明新出现的方案相当于分数解析扰动理论（FAPT）的某种形式。 为了确保所考虑的物理量具有正确的渐近行为，与标准方法相比，此改进的FAPT版本必须通过特定于过程的边界条件进行补充。 但是，它具有使用重新归一化组求和显着改善QCD扰动理论的低动量方案中的辐射校正的优点。

利用ANSYS软件对压阻式微加速度计进行结构优化的设计、电子技术,开发板制作交流

CAN（Controller Area Network）总线是一种广泛应用在汽车电子和工业自动化领域的串行通信协议，具有高可靠性、实时性以及错误检测能力。Xilinx FPGA（Field Programmable Gate Array）是可编程逻辑器件，常用于实现复杂数字系统，包括网络通信协议如CAN。在本项目中，我们将探讨如何使用Xilinx FPGA和Vivado设计套件来实现CAN IP（ Intellectual Property核），以进行CAN总线通信。 CAN IP是预设计的硬件模块，它实现了CAN协议的物理层和数据链路层功能。在Xilinx FPGA中，可以使用Verilog语言编写这种IP核。Verilog是一种硬件描述语言，允许工程师以类似于软件编程的方式描述数字系统的硬件行为。 Vivado是Xilinx提供的集成设计环境，它包括了开发FPGA项目的全部流程，从设计输入、综合、布局布线到仿真和硬件编程。在Vivado中，可以通过IP Integrator工具将预先设计好的CAN IP核与用户自定义的Verilog模块集成，创建一个完整的系统。 在本项目中，源码“利用实现总线通信源码直接可用注释清晰实.html”和“利用实现总.txt”可能是详细的设计文档或者源代码部分，它们提供了CAN IP的实现细节和使用指南。源代码通常会包含CAN控制器的接收和发送状态机、错误检测和处理机制、以及与FPGA外部接口的连接逻辑。注释清晰的代码有助于理解和调试设计。 在Verilog代码中，你会看到如下的结构： 1. CAN控制器：管理CAN帧的发送和接收，包括位填充、位错误检测、帧错误检测等。 2. 时钟和同步：由于CAN总线是同步通信，所以需要精确的时钟管理和同步逻辑。 3. 总线接口：连接到物理层，实现CAN信号的电平转换和传输。 4. 用户接口：提供简单的API（Application Programming Interface）供上层应用调用，例如发送和接收函数。 在Vivado中实现这个设计，你需要完成以下步骤： 1. 创建一个新的Vivado工程，并添加CAN IP核到工程中。 2. 使用IP Integrator配置CAN IP参数，如波特率、数据位数等。 3. 集成用户逻辑，将CAN IP与你的应用接口相连。 4. 进行功能仿真以验证设计正确性。 5. 生成比特流文件并下载到FPGA中。 6. 实际硬件测试和调试。 在FPGA开发中，了解CAN总线协议规范（如ISO 11898）以及Verilog编程至关重要。此外，Vivado的使用技巧和经验也是成功实现的关键，例如合理优化资源使用、掌握调试工具的使用等。通过这个项目，你可以深入理解CAN总线通信的硬件实现，并且掌握在FPGA上实现网络协议的方法。

2023年电赛小练习，利用stm32f407，hal库开发实现AD9854模块输出以及扫频。信号源在扫频仪、阻抗分析仪中都有应用。前面的实验通过单片机的DAC（ DMA控制）或FPGA的ROM IP核实现了正弦波信号的产生。为了得到频率高、幅度平坦的信号源，现在通过集成的DDS模块AD9854产生任意频率的正弦波信号。

在本文中，我们将深入探讨如何利用Microsoft Foundation Class (MFC) 库进行图像处理和分割。MFC 是 Microsoft 提供的一个 C++ 类库，它为开发者提供了构建 Windows 应用程序的强大工具，尤其是在图形用户界面 (GUI) 开发方面。 首先，让我们了解什么是图像处理。图像处理是计算机科学的一个分支，它涉及到对数字图像应用各种算法，以改善其质量、提取有用信息或简化后续分析。常见的图像处理操作包括图像增强、去噪、平滑、锐化、色彩转换等。 在MFC中进行图像处理，你需要使用GDI+（Graphics Device Interface Plus）库，这是Windows API的一部分，它提供了一组类和函数，用于创建、显示和操作图形。GDI+ 包含了用于处理图像的基本类，例如 `CBitmap`，`CImage` 和 `CGdiPlus`，这些类可以帮助你加载、显示和操作图像。 例如，要实现标题中提到的“灰度变化”，你可以通过获取图像的每个像素的RGB值，然后将它们转换为灰度值来实现。灰度值通常是红、绿、蓝三个分量的加权平均值。在MFC中，你可以使用 `CImage` 类的成员函数来访问像素，并进行相应的计算。 至于“翻转”图像，MFC 提供了水平翻转和垂直翻转的功能。你可以创建一个新的图像，然后遍历原始图像的每一个像素，将其位置在新图像中镜像地映射过去。这可以通过修改像素的X或Y坐标来实现。 接下来，我们讨论图像分割。图像分割是图像分析的关键步骤，其目的是将图像划分为多个区域或对象，每个区域具有不同的特性。在MFC中实现图像分割，可以使用阈值分割、边缘检测或区域生长等方法。 阈值分割是最简单的图像分割技术之一，它根据像素的灰度值将其分配到前景或背景。你可以设定一个灰度阈值，所有高于这个阈值的像素被视为前景，低于阈值的视为背景。 边缘检测则是通过检测像素强度的突变来定位图像中的边界。Canny边缘检测算法是一个常用的方法，它结合了高斯滤波、梯度计算和非极大值抑制来找出图像的边缘。 区域生长是一种基于像素相似性的分割方法，它从一个或多个种子点开始，逐步将相邻像素加入同一区域，直到满足预设的相似性条件为止。 在实际应用中，你可能需要结合多种图像处理和分割技术来达到预期效果。例如，可以先进行图像增强以提高图像质量，然后再进行分割操作。同时，你还需要处理可能出现的异常情况，如图像过大导致内存问题、图像格式不兼容等。 总的来说，利用MFC进行图像处理和分割，虽然不如专门的图像处理库如OpenCV那么强大，但在一些简单应用和学习实践中，MFC提供的功能已经足够。通过熟练掌握MFC的图像处理类和GDI+，开发者可以创建出功能丰富的图像处理应用程序。如果你正在开发的VC++项目中涉及这些需求，那么"VC++图像处理与图像分割系统"这个项目应该能为你提供有价值的参考和实践示例。

利用Socket编程完成如下小游戏功能： （1） 在5X5或者7X7个格子组成的地图中由服务器随机产生一名敌人和一名相距较远的玩家，服务器通知客户端（玩家）初始地图、敌人和玩家位置信息，并每次和客户端通信时计算游戏逻辑； （2）在每一回合中，玩家(客户端)输入移动方向，和这回合是否攻击，敌人动作由服务器产生； （3） 服务器根据客户端输入和敌人移动来判断敌人是否被击败或者没有被击中； （4）假设玩家只有3次攻击次数，敌人AI 移动、逻辑计算和胜负判断都在服务器端计算；玩家只能攻击到十字一格内的敌人，每回合敌人和玩家都只能移动一格，只能十字四邻域方向移动。 （5）本回合玩家使用攻击，并且敌人在本回合也移动到玩家十字四邻域内，则玩家获胜；3次攻击次数使用完但是敌人仍然存活，则敌人获胜；本回合玩家没有使用攻击，但是敌人在本回合移动到玩家十字四邻域内，则敌人获胜。

DialogHook利用Windows API实现对文件打开对话框的监控(6KB)

利用Office2003自带的OCR组件进行文字识别(PB9.0代码) 1.需要安装office2003 OCR组件 2.适用于简单的文字识别，识别率非常高。 3、pb 11.5也可以使用