我们探索S 1×Σ上3d N $$ \ mathcal {N} $$ = 4规范理论的扭曲指数的几何解释，其中Σ是闭合的黎曼曲面。 我们专注于丰富的超对称颤动量规理论，这些理论在一般质量和FI参数变形下隔离了真空。 我们表明，路径积分位于Σ上广义涡旋方程解的模空间，可以代数理解为到希格斯分支的准映射。 我们表明扭曲索引再现了扭曲准映射模空间的虚拟欧拉特征，并证明这与先前工作中引入的轮廓积分表示相符。 最后，我们在这种情况下研究了3d N $$ \ mathcal {N} $$ = 4个镜像对称性，这意味着在等变量和度数参数交换下，与希格斯分支的镜像对相关的枚举不变量相等。

散列 在Fortran中快速实现哈希映射 描述 在Fortran中实现GCC哈希图结构。 通过使用宏，只要您实现（或编译器提供）相应的等价运算符（==），赋值运算符（=）和键类型的hash_value接口，它就可以支持任何类型的键和值。值类型的赋值运算符。 基准测试 以下是我的Fortran实施和GCC 4.8标准库之间的基准测试： 对于14个整数数组作为键，将双精度浮点作为值，输入10M： Fortran哈希： 插入：1.80 s 清洁：1.70 s 1.59 GB GCC unordered_map： 插入：2.02 s 清洁：0.61 s 1.38 GB 对于2整数数组作为键，将双精度浮点数作为值，输入20M： Fortran哈希： 插入：2.66 s 清洁：2.54 s 2.57 GB GCC unordered_map： 插入：3.60 s 清洁

这是用于非目标排序和拥挤距离方法（MOBO2）的多目标bo黑猩猩优化程序（MOBO）的Matlab代码。 开发了三个版本的MOBO， 例如采用网格索引方法的 MOBO (MOBO1)、采用非支配排序和拥挤距离方法的 MOBO (MOBO2) 和采用分解技术的 MOBO (MOBO3)。 通常，在这三个版本中，与其他两种方法相比，MOBO2方法具有更好的性能。 这是为解决无约束的优化问题而编写的。 然而，它也可以用惩罚函数方法解决约束优化问题。 用户应编写自己的目标函数并进行相应的修改。 根据问题的需要修改通用参数和算法特定参数。 有关 MOBO 算法的详细信息，请参考并引用如下所述： Das，AK，Nikum，AK，Krishnan，SV等。 Multi-objective Bonobo Optimizer (MOBO)：一种用于多标准优化的智能启发式算法。 Knowl Inf S

QTableWidget大数据文件显示 文件映射mmap  如果文件很大，读取全部的数据会占用很大内存，推荐文件映射的方法，每次交互只读需要显示的文件数据。文件映射1G左右的文件，大概在1.2s左右可以完成文件映射；再进行分页显示，表格固定的是一百行，每次操作对这一百行数据进行刷新，虚拟出完整表格的效果。 测试：QTableWidge分页显示1千万行数据，建立mmap文件映射，只读取需要显示的部分文件内容，此种方式速度快，占用内存小，内存占用149MB左右，每次只读取显示部分的数据，推荐此种方式。

视网膜-视皮层映射模型在红外成像制导系统中的应用研究，王立，张科，视网膜-视皮层映射是生物主动视觉的生理基础之一，本文以Schwartz提出的log-polar映射模型为基础，结合生物视觉的大小视场系统，提出了

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使用从循环流化床（CFB）系统的76 mm内径和10 m高立管收集的嵌入式固体浓度时间序列，对高通量气固立管的入口和壁动力学进行了分析。 提升管以4.0至10.0 m / s的空气速度和50至550 kg / m2s的废液催化裂化（FCC）催化剂颗粒的固体通量运行，平均粒径为67μm，密度为1500 kg / m3。 使用准备好的FORTRAN 2008代码对数据进行分析，以获得相关积分，然后确定有关超球形半径及其轮廓的相关尺寸，并对其图进行研究。 发现中心处的相关尺寸轮廓具有比壁区域轮廓更高的值的单个峰。 朝向壁，这些轮廓具有双峰或多个峰，显示了双分形或多分形流动行为。 随着速度增加，壁区域轮廓变得随机且不规则。 进一步发现，随着高度的增加，相关尺寸分布在中心处朝向较高的超球面半径移动，并且在r / R = 0.81时在壁区域中朝向较低的超球面半径移动。 与其他分析方法相比，本研究中已建立的映射相关尺寸轮廓的方法形成了一种用于分析高通量立管动力学的合适工具。 但是，建议使用已建立的方法对在高通量条件下运行的其他不同尺寸的气固CFB立管进行进一步分析。

MITObim - 线粒体诱饵和迭代映射 版本 1.9.1（稳定 - 依赖于 MIRA 4.0.2）这个版本存档在 Zenodo 上： 1.6（稳定 - 依赖于 MIRA 3.4.1.1） 我们建议使用最新版本，但请参阅下面有关校对算法可用性的说明。 版权所有 Christoph Hahn 2012-2018 接触 我们鼓励用户将您对MITObim的任何疑问/意见/问题发布到我们的网上或。 或（在紧急情况下） 直接通过联系我。 我会尽量尽快回复你！ 如果几天之内没有收到我的回音，请再发送一次提醒！ 介绍 本文档包含有关如何使用 Hahn 等人中描述的 MITObim 管道的说明。 2013 年。完整的文章可以在找到。 如果您在工作中使用 MITObim，请引用这篇文章。 该管道最初是为Illumina数据开发的，但由于 MIRA 组装器的多功能性，MITObim 原则上也支持

IGWO-SVM：改良的灰狼优化算法改进支持向量机。 采用三种改进思路：两种Logistic和Tent混沌映射和采用DIH策略。 采用基于DIH维度学习的狩猎搜索策略为每只狼构建邻域，增强局部和全局搜索能力，收敛速度比GWO更快，适用于paper。

根据36.211标准，详细介绍了LTE物理层帧格式，上下行信道数据格式，调整方式以及资源单元映射