Poisson-Lie对G / H对称空间sigma模型相对于简单Lie组G的η变形进行对偶化，从而推测出相关λ变形模型的解析连续性。 在本文中，我们研究了何时可以将η变形模型相对于G的子组G0进行对偶化。从对复杂化组的一阶作用开始，并整合与不同子代数相关的自由度，我们发现有可能 当G0关联到子Dynkin图时进行对偶。 也可以包括由其余的Cartan发电机生成的其他U1因子。 最终的构造在单个框架中统一了关于G的Poisson-Lie对偶和η变形的完全阿贝尔对偶，并且在两种情况下都采用了单模积分的代数。 我们推测将这些结果扩展到路径积分形式可以为为什么η形变的AdS5×S5超弦不是单环Weyl不变提供一个解释，也就是说，联轴器不能解决IIB型超重力方程，但其完全阿贝尔方程 对偶和λ变形模型。

在本文中，我们考虑<math> T T ¯ / < mi> J T ？ </ math> $$ T \ overline {T} / J \ overline {T} $ $变形的CFT作为扰动理论并计算由于<math> T T ¯ / J T ¯ </ math> $$ T \ overline {T} / J \ overline {T} $$变形。 适用

N =2⁎超对称轨距理论是N = 4的大规模变形，其中伴随超多重体得到质量。 我们提出了（非）Abelian N =2⁎理论的D-布兰实现，并计算了合适的拓扑振幅，将其表示为双级数展开。 该系数决定了高维算子在有效超重力作用中的耦合，其中涉及反自对偶N = 2手性Weyl超场的力量和自对偶规场强D5-膜耦合模量的超级伙伴。 在场论极限中，结果与最近的提议一致，在两参数Ω背景中再现了Nekrasov分区函数。

我们研究了Ω变形N = 2 * $$ \ mathcal {N} = {2} ^ {\ ast} $$ SU（2）规范理论的低能效作用。 它取决于变形参数ϵ 1，ϵ 2，标量场期望值a和超多重质量m。 我们探索平面m ϵ 1 ϵ 2 ϵ 1 $$ \ left（\ frac {m} {\ upepsilon_1}，\ frac {\ upepsilon_2} {\ upepsilon_1} \ right）$$寻找多实例的特殊功能 由Nekrasov-Shatashvili极限ϵ 2→0中发生的事情引起的对势能的贡献。我们对k -stantanton势能极的结构提出了一个简单条件，并证明了在k-stantonton势能极点集上是可容许的 在飞机上。 在这些特殊点，势能在独立于瞬时数的固定位置上具有极点。 除此之外，值得注意的是，瞬时量分配函数和包括摄动贡献在内的全等位势都可以封闭形式给出，作为标量期望值a和模数参数q的函数，该函数出现在爱森斯坦级数和Dedekindη函数的特殊组合中。 作为副产品，可以在这些点上按所有顺序测试模块化异常方程。 我们从AGT对应的角度讨论了这些特殊功能，

我们在四个维度（纯变形或质量变形）中考虑N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$ SU（2）规范理论，并讨论了在存在一般Ω形变的情况下最简单的手性可观物的性质。 我们通过等变局部化计算它们，并分析对经典手性环关系的精确瞬时校正的结构。 我们预测在迹线〈Trφn among之间的所有瞬时数上均有效的精确关系，其中φ是轨距倍数中的标量场。 在Nekrasov-Shatashvili极限中，可以用可用的量化Seiberg-Witten曲线来解释这种关系。 取而代之的是，完整的两参数变形具有新颖的特征，并且环关系相对于模块化参数需要不平凡的附加导数项。 简要讨论了较高等级的组，强调了因Ω形变而导致的相关器的非因式分解。 最后，从Alday-Gaiotto-Tachikawa对应证明的角度分析了N = 2⋆$$ \ mathcal {N} = {2} ^ {\ star} $$理论中的变形环关系的结构。 一致性以及一些有趣的通用性。

为了研究黔阳煤矿采动对该地区地表变形的影响,收集了"纳雍县聂家寨黔阳煤矿采掘活动影响鉴定报告"和"贵州省纳雍煤矿区聂家寨井田黔阳煤矿勘查地质报告",现场调查了受采动影响的地表变形破坏情况。选择具有代表性的地质剖面作为数值计算剖面,采用离散元程序UDEC数值分析11200、11201、11401、11501、11203、11403、11503工作面开采后上覆岩层及地表的变形破坏情况。通过对比分析得出,每个区段首采煤层首采工作面(11201、11203)的开采对覆岩及地表的变形破坏影响最大。

鼠标自60年代中期诞生以来，经历了无数次的变化，这些变化使得它使用起来更舒适、更符合人体工程学、也更方便人们携带。本文会带你重温鼠标从简陋到如今未来感十足的历程。

C#winform压缩图片不变形和变形处理

用于文档图像变形的门控和分叉堆叠式U-Net模块 捕获文档图像是记录它们的最简单，最常用的方法之一。 但是，这些图像是在手持设备的帮助下捕获的，通常会导致难以消除的不良失真。 我们提出了一个监督的门控和分叉堆叠式U-Net模块，以预测变形网格并从输入中创建无失真的图像。 在对网络进行人工合成的文档图像训练时，将根据真实世界的图像来计算结果。 我们方法的新颖性不仅存在于U-Net的分叉中，以帮助消除网格坐标的混合，而且还存在于使用门控网络的情况下，该门控网络为模型增加了边界和其他分钟线级别的细节。 我们提出的端到端流水线仅在先前方法中使用的数据的8％进行训练后，就可以在DocUNet数据集上实现最新的性能。 要求 所需的软件包： 火炬（> 1.4.0） 火炬视觉（> 0.6.0） numpy（> 1.18.4） 要安装所有必需的软件包，请使用pip install -r requir

全站仪格网因子设置在测绘生产中的应用较少,一般为了计算和施工方便,将其设置为1或关闭,但是当测区海拔较高或远离测区中央子午线或采用国家坐标系时,要正确的顾及格网因子,避免施工中不必要误差产生。文中从工程应用的角度,对全站仪格网因子误差产生、改正方法进行了系统研究。