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在本文中，我们报告了通过LHCf实验在s = 13TeV质子-质子碰撞的情况下测量的伪快速区域η> 10.94和8.99>η> 8.81中正向光子的产生截面。 将2015年6月获得的0.191nb-1数据的分析结果与几种超强相互作用模型的预测结果进行了比较，这些模型用于超高能宇宙射线的空气淋浴模拟中。 尽管没有一个模型与数据完全吻合，但是EPOS-LHC在模型中显示出与实验数据的最佳一致性。

我们详细分析了在质心中心处的LHC前景，即通过压缩的超对称情形，通过独家的光子引发对产生，在带电电弱搜索中，质子中心的s $$ \ sqrt {s} $$ = 14 TeV，衰变为轻子。 。 与背景通常不堪重负的包容性频道相比，这可能会增加灵敏度。 我们特别注意在大型强子对撞机在敌对的，高度堆积的环境中进行此类搜索所面临的挑战，同时密切考虑了将要出现的背景。 我们关注的信号是独家生产的同味介子和电子对，在最终状态下能量丢失，并且两个传出的完整质子由与ATLAS和CMS结合安装的专用前向质子探测器记录。 我们给出了120–300 GeV的子链质量和10–20 GeV的子链-中性质量分裂的结果，发现可以将相关背景控制在预期信号产生水平。 最重要的背景是由于质量较低的半排他性轻子对的产生，初始质子解离系统中产生的质子在前向检测器中的配准以及堆积事件中产生的前向质子与包含性的同时发生。 模仿信号的中央事件。 我们还将概述一系列可能的方法，以进一步抑制这些背景以及扩大信号产量。

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其

大家好，欢迎来到本视频中的优势，讨论如何在您要更改前面板窗口大小时使用户界面自动调整大小，所以让我们从一个简单的示例开始 将包括权重 波形图然后我必须放入控件，所以这基本上是为了改善用户体验。开始我的窗口大小现在这么大，当你可以看到我可能制作的时候。前面板屏幕 图表的大小以及按钮保持不变 这实际上在用户体验方面并不是很好。因为你有很多空白空间。 现在我们要做的是改变我的前面板的属性，这样每当我要改变前面板的大小时，用户界面例如在这种情况下，两个布尔按钮以及波形图将根据大小调整大小。前面板以便实现利用空白空间右键单击底部角窗格调整大小，然后如果您选择第一个选项控件的大小。然后图形将根据我的前面板窗口的大小。但问题是因为前面板变得太小，按钮会重叠。

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