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手性磁效应（CME）-沿夸克-胶子等离子体和其他拓扑非平凡介质中的外部磁场方向上的正电荷和负电荷的分离-是电动力学与拓扑胶子场波动耦合的结果， 形成亚稳态CP奇数域。 在现象学模型中，通常假定畴是均匀的，并且畴壁对电流的影响不是必需的。 本文对后一个假设提出挑战。 引入并解析求解了一个简单模型，该模型由一个在均匀的随时间变化的磁场中的均匀球形域组成。 结果表明：（i）没有电流流入或流出域； （ii）电荷分离电流，即。 在畴内沿外场方向流动的总电流为耗散欧姆电流。 （iii）CME效应可由异常电流或畴壁上的边界条件产生； （iv）在外部电场衰减很久之后，等离子体中的电荷分离电流振荡。 在无限的介质中，这些性质与CME在质上有所不同。

我们表明，相对论手性费米子的热旋转流体具有与沿旋转轴的能量密度和手性密度波的相干传播相关的新的无间隙集体模式。 这种模式，我们称为手性热波，是由于混合的标距-重力异常而出现的。 在有限的密度下，手性热波耦合到手性涡流波，而在存在外部磁场的情况下，它与手性电磁波混合。 还证明了手性电磁波和手性涡旋波的耦合。 我们发现，与单个波的速度相比，耦合波（即矢量，轴向和能量流的相干波动）通常具有不同的速度。

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深度学习热力图绘制代码，例如，CNN、VIT、Swin等模型，能直接使用。CAM又叫类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等。是一张和原始图片等同大小图，该图片上每个位置的像素取值范围从0到1，一般用0到255的灰度图表示。可以理解为对预测输出的贡献分布，分数越高的地方表示原始图片对应区域对网络的响应越高、贡献越大。利用可视化的信息引导网络更好的学习，例如可以利用CAM信息通过"擦除"或""裁剪""的方式对数据进行增强；利用CAM作为原始的种子，进行弱监督语义分割或弱监督定位。

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