提出了对光子签名的搜索，其受规范介导的超对称破坏的广义模型的激励。 该搜索利用了s = 13 TeV处的质子-质子碰撞数据，该数据对应于LHC上ATLAS探测器记录的36.1 fb-1的综合光度，并探索了由超对称伙伴态的强弱和电弱产生主导的模型。 探索结合了孤立的光子和明显缺少横向动量的实验特征。 这些特征包括具有额外光子或额外射流活动的事件，这些事件与任何特定的基础夸克风味均无关。 在标准模型预测之上没有观察到明显的事件过多，并且在标准模型以外的物理作用的可见截面上设置了0.083和0.32 fb之间的95％置信水平上限。 在规范介导的超对称性广义模型的背景下，对糊状胶，小鳞片和高果胶质量的下限进行了解释，这些结果在强对称超对称伴侣对中高达2.3 TeV，在弱对称超对伴侣对中高达1.3 TeV。 。

这封信描述了一种与模型无关的搜索，该搜索使用ATLAS探测器记录的20 fb -1质子-质子LHC数据在光子的质心为s时在光子+射流（γ+ jet）事件中产生新的共振。 = 8 TeV。 将γ+ jet质量分布与根据数据拟合的背景模型进行比较； 没有发现与仅背景假设的明显差异。 通用高斯形信号和超出标准模型的两个基准现象的极限设置为95％可信度，即非热量子黑洞和激发夸克。 低于4.6 TeV的质量排除了非热量子黑洞，而低于3.5 TeV的质量排除了激发夸克。

在质子能量为s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13的情况下，进行了在3.2 fb -1质子-质子碰撞中衰变成光子和射流的高质量共振的产生的搜索。 ATLAS探测器在大型强子对撞机上收集的$$ TeV。 选定的事件具有孤立的光子和射流，每个光子和射流的横向动量都超过150 GeV。 没有发现γ+射流不变质量分布与仅背景假设有显着偏差。 通用高斯形信号的横截面和标准模型以外的一些基准现象的极限设置为95％置信水平：激发的夸克与标准模型粒子具有矢量样的耦合，并且在非热量子黑洞中 额外空间维度的两个模型。 高宽比质量比为2％的高斯形共振的最小排除可见截面从质量为1.5 TeV的约6 fb降低为质量为5 TeV的约0.8 fb。 高斯形共振的宽质量比为15％的最小排除可见截面从质量为1.5 TeV的约50 fb降低到质量为5 TeV的约1.0 fb。 对于Randall-Sundrum（Arkani-Hamed-Dimopoulous-Dvali）模型（具有一（六）个额外的尺寸），激动的夸克在4.4 TeV的质量以下被排除，非热量子黑洞不在3.8（6.2）TeV的质量以下。

报道了在大型强子对撞机的ATLAS探测器中寻找成对产生的光子射流（准直的光子分组）的结果。 高度准直的光子射流可以来自新的，高度增强的粒子的衰变，这些粒子可以衰变成足够准直的多个光子，从而在电磁量热计中被识别为单个光子状能量簇。 在2015年和2016年收集了质子-质子碰撞的质心能量为13 TeV的数据，对应于36.7 fb-1的综合光度。候选光子-喷气对的产生事件是从包含两次重构的事件中选择的 使用一组识别标准的光子比通常用于选择光子的识别标准严格得多，并应用了其他标准以提高对光子射流的灵敏度。 在重建的双光子质谱图中寻找窄的过量峰。 观察到的质谱与标准模型背景预期一致。 在包含新的，具有窄宽度X的高质量标量粒子的模型的上下文中解释了结果，该粒子通过新的轻粒子a衰减为成对的光子射流。 对于200 GeV <mX <2 TeV以及对于范围从100 MeV的较低质量的ma而言，横截面的上限乘以分支比σ×B（X→aa）×B（a→γγ）2乘积的乘积 取决于mX，最高可达2到10 GeV。 对于相同的mX范围和从500 MeV的较低质量到2到10 GeV的ma范围，也对σ×B（X→aa）×B（

包括了SUMO充电站的使用方法、规则路网的生成等内容。

抽象的 人们通常会在这里度过很多美好的时光。 人类一直在不懈努力，力求做到舒适与简单相结合。 这就是我们最终以“智能家居”概念结束的原因。 在这个项目中，我们实施基于物联网的家庭自动化和安全管理。 该框架的特点是方便但又安全。 该系统使用移动通信设备，该设备可使用低功耗访问智能手机。 它是低浇铸的，但安全可靠。 UNO Arduino微控制器或MEGA Arduino微控制器是中央处理单元。 它处理了所有建议的系统。 在该项目中，气体传感器，火灾传感器，雨水传感器，温度传感器，IP摄像机，红外灯，运动传感器，水传感器，超声波传感器，LDR，障碍传感器和PIR传感器以及安全系统均用于安全目的。 根据微控制器接收到的传感器信号，传感器将通过GSM模块将消息发送到移动台，从而向业主警告在家中存在未授权用户。 关键字词 UNO Arduino，Mega Arduino，气体传感器，火灾传感器，雨水

在colab环境下实现，如果想使用cpu的话 自己换一下device的代码就可以了

使用OpenCV部署yolov8检测人脸和关键点，包含C++和Python两个版本的程序，只依赖opencv库就可以

使用再生龙制作linux系统镜像

alexnet.mlpkginstall，解压后用matlab打开alexnet.mlpkginstall，（我的是2021a，低一点版本也能用，matlab7.1之类太低了就不知道了）（可以放在matlab的工作目录中）打开后会让你注册一下matlab，（不需要正版）注册安装后就可以使用训练好的网络（非正版也可以用）。苹果分类数据集中用到了已经训练好的AlexNet网络来做特征提取，需要这个包，否则可能需要训练一个编解码器来做特征提取，太麻烦。