Excel在GPS坐标转换计算中的应用,冯锦霞,陈立,对利用Excel电子表格进行WGS84坐标系与54坐标系转换并进行高斯投影换算的方法进行了介绍,给出了在Excel中完成整个过程的简单方法,实�
2024-03-02 15:53:04 256KB 首发论文
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易语言Access数据库中的数据导出到Excel中源码,Access数据库中的数据导出到Excel中
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利用ASP将Excel数据导入Access数据库中
2024-03-02 15:25:36 1KB Excel Access 数据库
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本文的目的在于说明使用PADS的印制板设计软件PowerPCB进行印制板设计的流程和一些注意事项,为一个工作组的设计人员提供设计规范,方便设计人员之间进行交流和相互检查。
2024-03-02 13:07:09 93KB PCB设计软件 PROTEL 常见问题
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在指定的CEPH POOL中创建CEPHFS的步骤,这样可以创建隔离的文件系统。
2024-03-02 12:54:02 21KB ceph
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我们从观测到的宇宙微波背景温度数据研究了与重构的原始功率谱相关的原始曲率摄动双谱中的特征。 我们首先展示如何在功率谱及其前两个导数方面完全指定双谱,对任何感兴趣的配置都有效。 然后,根据温度各向异性的普朗克角功率谱,使用模型无关的原始功率谱重建方法,计算出不同三角结构下的双谱。 我们发现,在压缩极限为k k0.06 Mpcpc1和k k0.014 Mpcpc1的情况下,与标准无特征双谱有2σ的边际偏差,这与重构的双谱在 等边配置。
2024-03-02 12:51:05 1.51MB Open Access
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在质子-质子碰撞中以质子能量为13 TeV的质子-质子碰撞中电超弱粒子的电弱产生的搜索在最终状态下以τ轻子对出现。 τ轻子同时考虑了强子衰变模式和轻子衰变模式。 研究了涉及直接产生τ瘦素的配对或通过charginos和中性氨基酸的衰变间接产生的情况。 数据对应于2016年用CMS检测器收集到的35.9 fb-1的综合亮度。观察到的事件数量与标准模型背景期望值一致。 结果被解释为在不同情况下生产τ瘦蛋白对的横截面的上限。 在纯左手的低质量τ子链衰减为几乎无质量的中性原子的情况下,观察到了最强的限制。 排除极限也在chargino-neutralino和chargino对产生的简化模型的背景下设置,衰减到τ轻子,范围分别达到710 GeV和630 GeV。
2024-03-02 12:48:16 1.97MB Open Access
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提出了在具有至少两个强子衰变的tau轻子的最终状态下直接生成charginos和中性氨基酸的搜索。 该分析使用pp碰撞的数据集,该碰撞对应于36.1 fb -1的综合光度,是在大型强子对撞机的ATLAS探测器以13 TeV的质心能量记录的。 没有发现与预期的标准模型背景有明显差异。 在成对生产和简化生产模型的情景中得出极限,其中中性和单性仅通过中间的左手staus和tau中微子衰减,而ÏL状态的质量设置为质量之间的一半 和的。 在直接生产无质量数的情况下,在95%的置信水平下,不包括630 GeV的Chargino质量。 生产并假定无质量的情况下,不包含760 GeV的普通质量和大众质量。 还通过改变the和the之间的质量,研究了在the和the之间存在大,小质量分裂的其他基准场景的排除极限。
2024-03-02 12:45:56 1.88MB Open Access
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提出了一些关于charginos和neutralinos电弱生产的搜索结果的统计组合。 所有搜索均使用s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的质子-质子碰撞数据,该数据在2016年在大型强子对撞机中由CMS检测器记录,对应的综合光度为35.9 fb-1。 除了先前搜索的组合之外,还提出了需要三个或更多个带电轻子(电子或介子)的有针对性的分析,重点在于具有挑战性的方案,其中两个最小质量的中性基团之间的质量差近似等于 Z玻色子。 结果以chargino-neutralino或neutralino对生产的简化模型解释。 对于chargino-neutralino生产,在最轻的neutralino无质量的情况下,该组合在chargino质量的95%置信水平下产生了一个观察到的(预期)极限,最高可达650(570)GeV,这在单个分析极限的基础上有所改善 高达40 GeV。 如果两个最小质量的中性基团之间的质量差大约等于chargino-neutralino模型中的Z玻色子的质量,则需要三个或三个以上轻子的目标搜索将获得第二个中性基团质量的约225 GeV的观察和预期排
2024-03-02 12:42:04 1.65MB Open Access
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基于改进的SOM神经网络在产品配置中的应用,潘高峰,宋飞,提出了一种基于改进的SOM(Self-organizing Feature Map)神经网络的产品配置方法,对客户个性化需求进行全面分析,提高客户聚类的精确性和
2024-03-02 11:49:27 305KB 首发论文
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