在线社交网络中的性别差异：社交网络编织能力的性别刻板印象激活 本研究旨在探讨在线社交网络中的性别差异，通过测试性别刻板印象被激活或未被激活的不同情景。研究发现，男性在社交网络中的中心性更高，女性在社交网络中的中心性较低，但女性在社交网络中的亲密中心性更高。男性更有可能在直接邻居和整个虚拟社区中享有中心地位，而女性可以增加形成社会联系和建立整个网络结构的可能性。 此外，研究还发现，人们更喜欢与那些与自己有不同性别的人建立在线社交关系。这项研究的发现讲述了一个与先前关于性别之间社交网络差异的性别研究截然不同的故事。 社交网络中的性别差异是一个复杂的议题，涉及到社会结构、人际关系、认知动机和生物学等多个方面。性别刻板印象总是会干扰人们的想法和行为，而在线社交网络中的性别差异也受到了性别刻板印象的影响。 研究表明，性别刻板印象激活理论可以解释在线社交网络中的性别差异。性别刻板印象只有在刻板印象被激活时才起作用，许多学者致力于其运作机制的研究。例如，Kahalon、Shn-abel和Becker发现，与对照/无刻板印象条件相比，当暴露于关于女性共同性的刻板印象的提醒时，女性在科学和劳动力中受到更公平的对待。 此外，研究还讨论了社会原因是最常被讨论的决定男女行为差异的因素。社会科学家们建立了各种各样的理论来解释男女之间的差异。性别的社会建构理论认为，生殖器为婴儿分配了一个性别类别，然后他/她被建构为特定的性别类别。 在线社交网络中的性别差异还受到了生物选择的影响。例如，妇女生孩子，应该比男子在养育子女方面作出更多的贡献。相比之下，男性对孩子的生存投资较少，预计会更多地参与侵略，社会主导和丰富的事情，这可能会增加他们在繁殖基因方面的成功。 本研究表明，在线社交网络中的性别差异是一个复杂的议题，涉及到社会结构、人际关系、认知动机和生物学等多个方面。理解在线社交网络中的性别差异对于改善在线社交网络的设计和使用具有重要的意义。

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半桥与全桥LLC仿真中的谐振变换器四种控制方式探索：频率控制PFM、PWM、移相控制PSM及混合控制PFM+PSM在Plecs、Matlab Simulink环境下的应用。,半桥与全桥LLC仿真中的谐振变换器四种基本控制方式：频率控制PFM、PWM控制、移相控制PSM与混合控制PFM+PSM在plecs、matlab及simulink环境下的应用。,半桥 全桥LLC仿真，谐振变器的四种基本控制方式。 主要有 频率控制PFM PWM控制 移相控制PSM 混合控制PFM+PSM 运行环境有plecs matlab simulink ,半桥; 全桥LLC仿真; 谐振变换器; 控制方式:频率控制PFM; PWM控制; 移相控制PSM; 混合控制PFM+PSM; 运行环境:plecs; matlab; simulink。,半桥全桥LLC仿真研究：四种谐振变换器控制方式探索运行环境：Plecs与Matlab Simulink的比较与运用

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内容概要：本文详细介绍了带隙基准（Bandgap Reference）的设计与仿真，特别是针对新手的友好指南。首先解释了带隙基准的作用及其重要性，接着深入探讨了启动电路的设计，提供了Verilog代码示例。随后，文章分别讲解了温度特性曲线、电源抑制比（PSR）、稳定性以及噪声仿真的具体方法和注意事项。每种仿真都配有详细的代码片段和操作步骤，帮助读者理解和实践。此外，还分享了一些常见错误和解决方法，如启动电路未验证、温度系数异常等问题。 适合人群：初学者和有一定模拟电路基础的研发人员，尤其是对带隙基准设计感兴趣的电子工程学生和技术爱好者。 使用场景及目标：① 学习带隙基准的基本概念和设计原理；② 掌握启动电路的设计和验证方法；③ 实践温度特性、PSR、稳定性及噪声仿真的具体流程；④ 避免常见的设计陷阱并提高电路可靠性。 其他说明：本文不仅提供理论知识，还附带大量实战代码和仿真技巧，使读者能够快速上手并进行有效的电路设计和验证。

第一次，在Finler几何框架内搜索无菌中微子，我们使用迄今为止可以提供的最严格的约束条件来约束四个宇宙学模型。 我们发现，与其他三个模型相比，芬斯勒式无质量无菌中微子模型可以分别提供更好的宇宙学拟合和更有效地缓解当前H0张力。 对于Finslerian无质量无菌中微子模型，我们获得约束Neff = 3.237-0.185 + 0.092，该约束与1.03σ置信水平（CL）处的ΔNeff> 0一致。 这给出了无质量的无菌中微子的非常微弱的提示，并且可能暗示在Finslerian宇宙学环境中不存在无质量的无菌中微子。 对于Finslerian大规模不育中微子模型，我们获得了约束Neff = 3.143-0.066 + 0.064，它在1.47σCL处有利于ΔNeff> 0，而在2σCL处具有mν，sterileeff <0.121 eV，这比普朗克紧密得多 结果。 这种非常严格的限制似乎表明在Finslerian场景中也不存在大量的无菌中微子。 因此，可以得出这样的结论：在Finslerian宇宙中可能不存在不育的中微子。 我们的结果与由大亚湾和MINOS合作进行的中微子振荡实验以及由I

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab实现一维层状声子晶体振动传输特性的传递矩阵法仿真。首先定义了铝合金和橡胶这两种材料的基本参数，如弹性模量、密度和厚度。接着阐述了传递矩阵法的核心思想，即通过矩阵运算将复杂多层结构分解为单层传递矩阵并进行连乘，从而计算出整个系统的振动传递特性。文中还探讨了不同参数（如材料厚度、周期数）对带隙位置和宽度的影响，并提供了具体的代码实现方法。此外，文章指出了传递矩阵法的应用场景及其局限性，强调了其在振动控制领域的实用性。 适合人群：具有一定数学和编程基础的研究人员和技术人员，特别是从事声子晶体研究和振动控制工程的人士。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握传递矩阵法在声子晶体振动传输特性分析中的应用场合。主要目标是帮助读者学会如何使用Matlab搭建一维层状声子晶体模型，理解带隙现象背后的物理机制，并能够根据具体需求调整材料参数以达到预期的振动控制效果。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论讲解，还包括了完整的代码实例，便于读者动手实践。同时提醒读者注意一些常见的陷阱，如矩阵乘法顺序以及数值稳定性等问题。

OPERA实验旨在研究在CERN到Gran Sasso中微子束（CNGS）的出现模式下νμ→ντ振荡。 在这封信中，我们报告了对2008年至2012年收集的全部数据样本的最终分析，相当于目标的17.97×1019质子。 比以前的分析宽松的选择标准产生了十个ντ候选事件，从而减少了振荡参数和ντ属性的测量中的统计不确定性。 事件识别的多变量方法已应用于候选事件，并且以6.1σ的显着性水平确认了ντ出现的发现。 |Δm322| 已在外观模式下测量，精度为20％。 还首次报告了对ντ带电电流横截面的测量，该测量值首次受到来自ν¯τ的可忽略不计的污染，并且首次报道了ντ轻子数的直接证据。

OPERA实验已最终观察到了μon中微子CNGS束中tau中微子的出现。 利用OPERA检测器功能，可以隔离高纯度的νe，νμ和ντ带电电流中微子相互作用以及中性电流弱相互作用样品。 在本文中，首次使用完整的数据集来测试三味中微子振荡模型，并得出在3 + 1中微子模型框架内对轻型无菌中微子存在的约束。 首次将tau和电子中微子出现通道联合用于检验无菌中微子假设。 LSND和MiniBooNE实验所允许的绝大部分无菌中微子参数空间在90％C.L下被排除。 特别是，MiniBooNE结合中微子和反中微子数据获得的最佳拟合值被排除在3.3σ显着性之外。

跨模态投影匹配和分类损失应用于图像-文本匹配中的深度学习方法 本文提出了跨模态投影匹配（CMPM）损失和跨模态投影分类（CMPC）损失，用于学习判别图像-文本嵌入。CMPM损失试图最小化投影相容性分布和归一化匹配分布之间的KL散度，以便增加不匹配样本之间的方差和匹配样本之间的关联。CMPC损失尝试将来自一个模态的特征的向量投影分类到来自另一模态的匹配特征上，以增强每个类别的特征紧凑性。 深度学习在图像-文本匹配中的应用非常重要，因为它在各种应用中非常重要，例如双向图像和文本检索、自然语言对象检索、图像字幕和视觉问题回答。现有的深度学习方法要么尝试在共享潜在空间中学习图像和文本的联合嵌入，要么构建相似性学习网络来计算图像-文本对的匹配分数。 联合嵌入学习框架通常采用两分支架构，其中一个分支提取图像特征，另一个分支对文本表示进行编码，然后根据设计的目标函数学习判别式交叉模态嵌入。最常用的函数包括典型相关分析（CCA）和双向排名损失。 双向排名损失产生更好的稳定性和性能，并且越来越广泛地用于交叉模态匹配。然而，它遭受采样有用的三胞胎和选择适当的利润率在实际应用中。最近的一些工作探索了具有身份级别标记的更有效的跨模态匹配算法。 CMPM损失和CMPC损失引入了跨模态特征投影操作，用于学习区分性的图像-文本嵌入。CMPM损失函数不需要选择特定的三元组或调整裕度参数，并且在各种批量大小下具有很大的稳定性。 大量的实验和分析表明，该方法的优越性，有效地学习判别图像-文本嵌入。相关工作包括联合嵌入学习和成对相似性学习，联合嵌入学习的目的是找到一个联合的潜在空间，在这个潜在空间下，图像和文本的嵌入可以直接进行比较。 深度典型相关分析（DCCA）旨在学习使用深度网络的两个数据视图的非线性变换，使得所得表示高度线性相关，而DCCA的主要警告是每个小批量中不稳定的协方差估计带来的特征值问题。双向排名损失扩展了三重损失，这需要匹配样本之间的距离比不匹配样本之间的距离小一个余量，以用于图像到文本和文本到图像排名。