质子-质子碰撞中希格斯玻色子产生的包容性和差分基准横截面是在H→ZZ *→4ℓ衰减通道中测量的。 质子-质子碰撞数据是在大型强子对撞机以13 TeV的质心能量产生的，并由ATLAS探测器在2015年和2016年记录，对应的综合光度为36.1 fb -1。 与标准模型2的预测一致，H→ZZ *→4ℓ衰变通道中的包含基准横截面被测得为3.62±±0.50（stat）−±0.20 +±0.25（sys）fb。 91±0。 13英尺 还将横截面外推到总相空间，包括所有标准模型希格斯玻色子衰变。 测量了几个对希格斯玻色子的产生和衰变敏感的可观察到的基准截面，包括与希格斯玻色子有关的射流的运动学分布。 在数据与标准模型预测之间找到了很好的一致性。 使用对kappa框架的伪可观察扩展，将结果用于约束希格斯玻色子与标准模型粒子的异常相互作用。

matlab改变代码颜色MDL4OW 的源代码和注释： 刘胜杰，石谦和张良培。 使用多任务深度学习的未知类的少量快照高光谱图像分类。 IEEE TGRS，2020年。 接触： 代码和注释在此处发布，或检查 概述 普通：错误分类道路，房屋，直升机和卡车 以下是正常/封闭式分类。 如果您熟悉高光谱数据，您会发现培训样本中未包含某些材料。 例如，对于上方的图像（萨利纳斯山谷），道路和农田之间的房屋无法分类为任何已知类别。 但是，深度学习模型仍然必须分配标签之一，因为从不教它识别未知实例。 我们的工作：用黑色掩盖未知的事物 我们在这里所做的是，通过使用多任务深度学习，使深度学习模型具有识别未知事物的能力：那些被黑色掩盖的事物。 对于上方的图像（萨利纳斯山谷），农田之间的道路和房屋已成功识别。 对于下图（帕维亚大学校园），直升机和卡车被成功识别。 钥匙包 tensorflow-gpu==1.9 keras==2.1.6 libmr 在Windows 10的Python 3.6上测试 推荐Anaconda，Spyder 如何使用 高光谱卫星图像 输入图像的大小为imx×imy×通道。 卫星图像是标

用vc++和OpenGL实现三维地形实时动态显示【源码】

Smith 范式（也称为 Smith Canonical 形式或不变因子定理）是一个对角矩阵 D，它包含域 F 上任何大小为 n × m 的 A 矩阵的不变因子（在附加的实现中，它为整数 Z 和多项式环 F[x])。 D = |d1 0 ... 0 ... 0|= TAS |0 d2 ... 0 ... 0| |: : ... : ... :| |0 0 ...博士 ... 0| |: : ... : ... :| |0 0 ... 0 ... 0| 其中 d1 , ..., dr ∈ F 是单数的，dj |dj+1 对于 1 ≤ k ≤ r − 1。T 是基本行单模矩阵的乘积，S 是基本列单模矩阵的乘积。 提供了两个函数：用于整数矩阵的 [T,D,S]=smithFormInt(A) 和用于多项式矩阵的 [T,D,S]=smithFormPoly(A)。 运行 smithDemo

当购买的蓝牙模块是CC2541，但又不是HM-10，希望获得HM-10的强大功能，可以试一试用这里的工具。具体操作方式网上有很多说明，也可以参考我的文章。

用具有高横向动量的光子和在36.7fb-1的质子碰撞中收集的射流对事件进行新的搜索，质子碰撞的质心能量为s = 13 TeV，用ATLAS探测器记录到 大型强子对撞机。 检查前导光子和射流的不变质量分布，以寻找新粒子的共振产生或标准模型以外的新高质态的存在。 没有观察到与仅背景假设的显着偏差，并且提取了一般高斯形共振的截面极限。 在分析中还检查了夸克复合模型中假设的激发夸克和量子黑洞模型中预测的具有额外维数的高质量态。 在95％的置信水平下，观察到的数据排除了激发夸克的质量范围低于5.3 TeV，Arkani-Hamed“ Dimopoulos” Dvali（Randall” Sundrum中的量子黑洞的质量范围低于7.1 TeV（4.4 TeV）。 ）具有六（一）个额外尺寸的模型。

提出了使用至少两个轻子的事件来生产直接顶对的搜索，其中至少两个轻子包括质量不变的对偶对，与Z玻色子质量一致，射流标记为起源于b夸克和缺少横向动量。 这项分析是在2012年大型强子对撞机上使用ATLAS探测器收集的s = 8TeV质子碰撞数据进行的，对应于20.3 fb -1的综合光度。 没有观察到超出标准模型预期的过量。 在模型的基础上提供了对结果的解释，该模型基于重对的顶夸克状态（t〜2）的直接配对产生，然后通过t〜2→Zt〜1衰减到较轻的对顶夸克状态（t〜1）， 对于自然界中介导的超对称破坏情形中的t〜1对产生，中性分子（χ〜10）是次轻的超对称粒子，并通过χ衰变产生Z玻色子和引力子（G〜）。 〜10âZG〜过程。

建立并验证了基于似然的判别夸克和胶子引发的射流，并使用4.7 ff -1的质子-质子碰撞数据在s = 7 TeV处与LLAS的ATLAS探测器进行了验证。 具有丰富的夸克或胶子含量的数据样本用于构建和验证射流属性的模板，这些模板是基于似然度的判别式的输入。 数据和蒙特卡洛样本中建立的喷气式标签机的辨别力在系统不确定性≥10-20％之间。 在数据中，轻夸克射流可以以≥50％的效率进行标记，而在40GeV和360GeV之间的pT范围内，胶凝体射流的误标记率可以达到≥25％，从而可以接受 追踪器。 在数据中发现的胶子喷气机的拒绝率明显低于使用Pythia 6蒙特卡洛模拟所能达到的水平，其中对于10％的轻夸克喷气机选择效率，胶子喷气机误标率可以达到10％ 使用相同的射流特性

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我们在5 TeV质量中心能量下研究了彩色玻璃冷凝液框架内的前向喷射能谱。 特别是，我们专注于CMS-CASTOR热量计所涵盖的运动范围。 我们表明，我们的饱和度模型计算与CASTOR测量兼容，并且为了最佳地重现数据，需要包括多部分相互作用的影响。 我们预计会出现显着的核抑制作用，即在考虑到的最低喷射能量Ejet〜500 GeV时可降至50％。