c++使用log4cpp记录软件日志的动态库及实例

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质子-质子碰撞中希格斯玻色子产生的包容性和差分基准横截面是在H→ZZ *→4ℓ衰减通道中测量的。 质子-质子碰撞数据是在大型强子对撞机以13 TeV的质心能量产生的，并由ATLAS探测器在2015年和2016年记录，对应的综合光度为36.1 fb -1。 与标准模型2的预测一致，H→ZZ *→4ℓ衰变通道中的包含基准横截面被测得为3.62±±0.50（stat）−±0.20 +±0.25（sys）fb。 91±0。 13英尺 还将横截面外推到总相空间，包括所有标准模型希格斯玻色子衰变。 测量了几个对希格斯玻色子的产生和衰变敏感的可观察到的基准截面，包括与希格斯玻色子有关的射流的运动学分布。 在数据与标准模型预测之间找到了很好的一致性。 使用对kappa框架的伪可观察扩展，将结果用于约束希格斯玻色子与标准模型粒子的异常相互作用。

通过大型强子对撞机的ATLAS实验，测量了与喷嘴相关的顶夸克对生产的不同横截面。 根据s = 13 $$ \ sqrt {s} = 2015年由LLAS的ATLAS探测器收集到的13 $$ TeV，对应的综合光度为3.2 fb-1。 在轻子（电子或介子）+射流通道中选择了最高的夸克对事件。 将测得的横截面与几种预测值进行比较，可以对顶级夸克的产生进行详细的研究。

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

在pp碰撞中在7 TeV质心能量中心产生的高横向动量射流用于测量横向能量-能量相关函数及其相关的方位角不对称性。 数据是在2011年用大型强子对撞机的ATLAS探测器记录的，对应的综合光度为158 pb -1。 选择标准要求事件中两个前导喷头的平均横向动量大于250 GeV。 蒙特卡洛事件生成器很好地描述了检测器级别的数据。 它们被展开到粒子级别，并以接近领先的精度与理论计算进行比较。 数据与理论之间的一致性很好，并提供了在大动量传递时微扰量子色动力学的精确测试。 从此比较，Z玻色子质量给定的强耦合常数被确定为s（mZ）= 0.1173±0.0010（exp。）→0.0026 + 0.0065（theo。）。

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用LHC上的ATLAS探测器测量质子-质子碰撞中质子碰撞中W±Z事件的产生，质心能量为13 TeV。 所收集的数据对应于3.2fbâ1的综合亮度。 W±Z候选者重建使用规范玻色子的轻子衰变成电子或介子。 在检测器基准区域中为轻子衰减模式所测得的包容性截面为ƒƒW±Zâ–‽½„„„ fid。= 63.2±3.2（stat。）±2.6（sys。 ）±1.5（流明）fb。 相比之下，下一个领先的标准模型预测值为53.4×2.8 + 3.6 fb。 从基准到总相空间的测量结果外推得出σW±Ztot。= 50.6±2.6（stat。）±2.0（sys。）±0.9（th。）±1.2（lumi。） Âpb，与最近进行的48.2×1.0 + 1.1 pb的下一个到下一个领先顺序的计算一致。 还测量了横截面与射流多重性的关系，以及与电荷有关的W + Z和WˆZ横截面及其比例。

基于qt5.15.2，与《Day38QChart绘制直方图》文章对应，留下数据更新接口便于直接嵌入程序使用。