通过采用扰动QCD（PQCD）分解方法，我们研究了十六种B / Bs→ηc（π，K，η（'），ρ，K⁎，ω，ϕ）衰减，其中包括当前已知的下一个 领导订单（NLO）捐款。 我们发现以下要点：（a）对于五个测得的B→ηc（K，K⁎）和Bs→ηcϕ衰减，NLO贡献可以使领先阶（LO）PQCD预测提高（80–180）％ 它们的分支比例，对帮助我们解释数据起着重要作用； （b）对于在适当选择的一对考虑的衰减模式之间定义的分支比率的七个比率R1、7、7，R3、4、5的值的PQCD预测与BaBar和 百丽合作； （c）对于B0→ηcKS0衰减，直接和混合引起的CP不对称的PQCD预测与误差范围内的测量值非常吻合； （d）比率R1,2和R6,7的PQCD预测也符合一般预期，并将在以后的实验中进行检验。

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首次用格子Boltzmann方法中的伪势模型对液滴撞击固壁的动力学行为进行了数值模拟。详细研究了液滴在壁面上的流动状态以及各种因素对撞击过程的影响。通过数值模拟得到:壁面的可润湿性越小,液滴越容易发生反弹,液滴的回缩速度越快;液滴的撞击速度越大,所得到的相对直径越大,回缩速度越快;液滴的粘性越小,所得到的相对直径越大;液滴的表面张力越大,液滴越容易发生反弹现象。另外,液滴的最大相对直径与We数满足一定的线性关系,这些结果与前人的理论预测和实验结果完全吻合。

121C 解锁教程 1、使用USB 线连接电脑和打印机。 注意：请断开其他USB 连接的打印设备。 2、将 121CErrorELN 压缩包解压成文件夹，运行 121C.recover.bat。 h 3、按任意键，此时打印机会自动重启，重启后解锁完成。

本PPT是《单元测试与VU2.6应用》视频讲座的PPT讲义，主要讨论四个问题：为什么需要单元测试？怎样征服可测性难题？怎样才能高效率测试？怎样保证测试效果？重点阐述单元测试的关键问题，不是一般概念，适合于对单元测试有一定了解的读者。 在选择工具和实施单元测试前，我们应该对相关理论有一个系统的了解，特别是将会遇到哪些难题，如何解决，要心里有数，否则的话，很可能劳民伤财，半途而废。如果只会测试加法函数或者三角形函数之类的独立小程序，就以为可以做单元测试了，那就像一个人刚学会走路，就去长途跋涉。 本PPT介绍的是针对企业项目的单元测试。企业项目具有两个特点：项目复杂，时间紧张。项目复杂，意味着测试时会遇到很多难题；时间紧张，要求我们不但要保证测试效果，还要尽可能高效率。本文不是泛泛而谈，而是针对企业项目的两个特点，努力揭示本质性的问题，并提出解决办法，对于常识性的问题，将比较简略的带过。使用的工具是Visual Unit 2.6，本PPT主要不是介绍工具，而是介绍问题所在和解决办法，涉及到工具，只是为了具体的展示解决办法，也为了说明，这些办法都是可行的，并非空谈。

1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

很多初学者，或者说，编程的伪爱好者，他们，会热衷于去四处请教大师，下载各种经典书籍，企图读一本编程圣经，然后一夜脱胎换骨。 这是，不可能的。 这种伪爱好者，永远不可能成事；在学习的过程中，抱着去“走捷径”的心态，本身就已经是入了歧途；最终会花更多的时间。 原来Ruby / 现在 Python的一个光头大牛Zed A. Shaw，为了表达“没有捷径”这样的观点，特意写了本《Learn Python The Hard Way》

本文实例分析了采用C#实现软件自动更新的方法，是非常实用的功能，值得学习和借鉴。具体如下： 1.问题概述： 长期以来，广大程序员为到底是使用Client/Server，还是使用Browser/Server结构争论不休，在这些争论当中,C/S结构的程序可 维护性差，布置困难，升级不方便，维护成本高就是一个相当重要的因素。有很多企业用户就是因为这个原因而放弃使用C/S。然而当一个应用必须要使用C/S 结构才能很好的实现其功能的时候，我们该如何解决客户端的部署与自动升级问题？部署很简单，只要点击安装程序即可，难的在于每当有新版本发布时，能够实现 自动升级。现在好了，我们的目标很简单，我们希望开发一个

本文讨论了在α稳定噪声条件下的调制分类。 我们的目标是在这种情况下将正交频分复用（OFDM）调制类型与单载波线性数字（SCLD）调制区分开。 基于本文提出的有关这些信号在α稳定噪声中的广义循环平稳性的新结果，我们构造了新的调制分类特征，而没有载波频率和接收信号的时序偏移的任何先验信息，并使用支持向量机（SVM）作为分类器，以区分OFDM和SCLD。 仿真结果表明，当混合信噪比（MSNR）达到？1 dB时，该算法的识别精度可以达到95％。

针对黔西地区煤层气资源开发潜力及难度存在较大差异的特征,探索煤层气合层排采的最优层段。依托松河井田煤层气勘查开发示范工程实测资料,分析了井田煤储层发育及煤层气成藏特征,探讨了黔西煤层群发育区煤层气合层开发层段优选的原则、参数及方法,并据此利用模糊综合评判法优选出松河井田最优开发层段。研究表明:井田煤层气资源主要赋存于龙潭组煤系多个低渗薄至中厚煤层群中,煤系地温梯度表现为明显正异常,储层压力偏高,煤层含气量整体较高且含气饱和度高,具备良好的煤层气开发条件。综合分析认为,龙潭组9—12号煤组、13—16号煤组为井田煤层气合层开发的2个最有利层段。