我们证明了大规模瘦素形成和三环中微子质量产生的共同起源。 具体来说，我们将标准模型扩展为两个真实的单重态标量，两个在一定全局对称性下带有不同量子数的单电荷标量以及两个或多个马略那质量的单重态费米子。 仅允许轻轻地或自发地破坏这种全局对称性。 我们的模型还遵循精确守恒的Z 2离散对称性。 通过实数标量衰变然后带电的标量衰变，我们可以获得存储在标准模型轻子中的轻子不对称性。 轻子不对称性可以通过sphaleron过程部分转化为重子不对称性。 这种瘦素形成的相互作用还可以产生三环图以产生中微子质量。 最轻的单重态费米子可以保持稳定，用作暗物质粒子。

我们研究了一个平面方向造成宇宙重子不对称，而另一个方向的Q球可能是轨距介导的超对称破裂中的暗物质的情况，这种情况导致了大规模的膨胀。 等离子曲率波动受到以下事实的抑制：在通货膨胀期间，Affleck-Dine场保持在Planck尺度附近。 我们发现，将来可以在类似IceCube的实验中检测到暗物质Q球。

我们表明，大规模的瘦素形成可以与低尺度的一回路中微子质量产生相一致。 我们的模型基于SU（3）c×SU（2）L×U（1）Y×U（1）B-L量规组。 在不间断的Z2离散下，除了用于U（1）B-L对称性破坏的复杂单重态标量之外，其他新的标量和费米子（一个标量双重态，两个或多个实际标量单重态/三重态和三个右手中微子）都是奇数。 对称。 实际的标量衰变会产生一个不对称性，该不对称性存储在新的标量双峰中，随后又衰变成标准模型的轻子双峰和右旋中微子。 然后可以通过sphaleron过程将标准模型轻子中的轻子不对称部分转化为重子不对称。 通过整合重标量单重态/三重态，我们可以实现一种有效的理论，以TeV尺度辐射产生小的中微子质量。 此外，最轻的右手中微子可以充当暗物质候选者。

我们提出了一个从E6大统一理论产生的SU（3）C×SU（2）L×SU（2）N×U（1）Y模型。 我们表明，该模型中的微小中微子质量可以在涉及SU（2）N规范玻色子的三环中生成。 用Yukawa耦合大约为0.01或更大和TeV级SU（2）N规范玻色子，我们表明中微子振荡数据可以通过呈现一组具体的输入参数基准自然地解释。 所有新粒子都在TeV范围内。 因此，我们的模型可以在进行中/未来的对撞机实验中进行测试。

### 大规模逻辑设计指导书知识点总结 #### 一、文档概述 - **文档名称**：大规模逻辑设计指导书 - **文档版本**：1.0 - **文档编号**：（未提供） - **发布机构**：研究管理部文档中心 - **发布时间**：2000/03/18 - **修订记录**： - **版本**：1.00 - **日期**：2000/03/17 - **描述**：初稿完成 - **版权信息**：版权所有不得复制 #### 二、文档结构 - **第1章**：VHDL语言编写规范 - **第2章**：VERILOG语言编写规范 - **第3章**：常见问题 - **第4章**：同步电路设计技术及规则 - **第5章**：VHDL数字电路设计指导 - **第6章**：代码模块划分 - **第7章**：代码编写中容易出现的问题 - **第8章**：附录 #### 三、重要内容概述 ##### 1. VHDL与VERILOG编码风格 - **命名习惯**：选择有意义的信号和变量名非常重要，应确保名称能够反映其用途。 - **注释**（Comments）：良好的注释习惯可以提高代码的可读性和维护性。 - **有限状态机（FSM）**：详细介绍了如何设计和实现FSM，这对于复杂系统的状态控制至关重要。 - **宏定义（Macros）**：宏定义的使用可以简化代码，但需要注意过度使用可能导致代码难以维护。 - **组合逻辑与时序逻辑**：阐述了两者的区别以及何时使用哪种逻辑更合适。 - **赋值语句**：提供了不同类型的赋值语句，并讨论了它们的特点和适用场景。 - **函数编写**：介绍了如何编写有效的函数以提高代码的重用性。 ##### 2. 设计技巧 - **加法电路的选择**：提供了关于如何根据应用场景选择合适的加法电路的建议。 - **时钟电路设计**：探讨了如何优化时钟电路以减少延迟并提高系统性能。 - **异步复位电路设计**：分析了异步复位电路的优缺点，并提出了设计指南。 - **三态电路设计**：解释了三态电路的工作原理及其在总线系统中的应用。 - **合理使用内部RAM**：介绍了如何高效利用内部RAM资源来提高存储效率。 ##### 3. 常见问题 - **错误地使用变量或信号**：指出了一些常见的错误用法，如在同一进程中对同一信号多次赋值。 - **产生不必要的Latch**：讨论了如何避免因不当使用赋值语句而产生的Latch问题。 - **错误使用inout**：解释了inout端口在特定情况下的正确使用方法。 - **采用非标准信号类型**：提醒开发者注意避免使用标准库之外的信号类型，以防综合工具无法正确处理。 ##### 4. 同步电路设计技术及规则 - **同步电路的优越性**：强调了同步电路相对于异步电路的优点，如更容易进行时序分析和设计验证。 - **时序分析基础**：讲解了基本的时序分析概念和技术，对于确保电路的可靠性和稳定性至关重要。 - **时延电路处理**：提供了关于如何处理和优化时延电路的方法。 - **SET和RESET信号处理**：讨论了SET和RESET信号在电路设计中的作用及注意事项。 ##### 5. VHDL数字电路设计指导 - **ALTERA参考设计准则**：针对ALTERA FPGA平台提供的设计准则，帮助开发者更好地利用硬件特性。 - **时序设计的可靠性保障措施**：提出了一系列提高时序设计可靠性的策略。 - **全局信号的处理方法**：介绍了如何有效地管理和使用全局信号，以减少竞争条件和其他潜在问题。 #### 四、其他关键内容 - **参数化元件实例**：提供了关于如何实例化参数化元件的具体示例。 - **程序包书写实例**：通过实际例子展示了程序包的正确书写方法。 - **函数书写实例**：给出了编写高效函数的示例。 - **VHDL保留字**：列出了VHDL语言中的保留关键字。 - **多赋值语句案例**：通过一个具体的案例（三态总线）说明了多赋值语句的正确使用方式。 - **避免使用Latch**：解释了为什么在实际设计中应该尽量避免使用Latch。 - **考虑综合的执行时间**：讨论了如何在编写代码时考虑到综合工具的执行时间，以优化设计过程。 #### 五、结论 《大规模逻辑设计指导书》是一份非常有价值的资源，尤其对于从事大规模逻辑设计的工程师来说。它不仅提供了关于VHDL和VERILOG编程的基础知识，还深入探讨了许多高级主题，如同步电路设计、常见设计问题的解决方案等。通过对这些内容的学习，开发者可以更好地理解和掌握大规模逻辑设计的关键技术和最佳实践，从而提高设计的质量和效率。

大规模并行处理器编程实战 第四版 Programming Massively Parallel Processors A Hands-on Approach Fourth Edition Author: Wen-mei W. Hwu : University of Illinois at Urbana-Champaign and NVIDIA, Champaign, IL, United States David B. Kirk : Formerly NVIDIA, United States Izzat El Hajj : American University of Beirut, Beirut, Lebanon

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电动汽车大规模接入电网的双层优化调度策略：协同发电机、电动汽车与风力发电的调度计划研究,考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略 中文文献可对照《考虑大规模电动汽车接入电网的双层优化调度策略》，研究了发电机、电动汽车、风力的协同优化计划问题，提出了一种基于输电和配电系统层面的电动汽车充放电计划双层优化调度策略。 在输电网层，以减少发电机组的运行成本、PM2.5 排放量、用户的总充电成本和弃风电量为目标，建立了基于机组最优组合的上层优化调度模型；在配电网层，以降低网损为目标，考虑网络安全约束和电动汽车的空间迁移特性，建立了基于最优潮流的下层优化调度模型。 在基于标准 10 机输电网和 IEEE33 节点配电网的电力系统仿真模型上，对所提的基于双层优化的大规模电动汽车充放电调度策略进行了仿真分析，验证了所提双层优化调度策略的有效性和优越性。 程序包含注释 ,核心关键词： 大规模电动汽车; 双层优化调度策略; 电网接入; 协同优化; 发电机组; 排放量; 充电成本; 弃风量; 输电网层优化调度模型; 配电网层优化调度模型; 网损; 空间迁移特性; 电力系统仿真模型。,《大规模电动汽

数据集由滴滴出行提供，基于D2-City大规模行车记录视频数据集[1]，经过视频抽帧等预处理步骤得到。数据集共包含12,000张图像，每张图像的大小为1080×1920或720×1280，已划分为训练集(10,000张)、验证集(1,000张)、测试集(1,000张)，其中训练集和验证集提供了检测标签，测试集仅提供图像，用于提交后测试模型效果。本数据集共包含12个待检测的物体类别，包括小汽车、公交车、自行车、行人等。 为了方便使用，数据集的标注信息已被预处理成MS-COCO格式，MS-COCO是通用物体检测领域最常用的数据集，如需深入理解数据集格式，请自行学习：MS-COCO数据集官网、MS-COCO数据集文献、MS-COCO标注格式[2]. [1] Che et al. D2-City: A Large-Scale Dashcam Video Dataset of Diverse Traffic Scenarios. arXiv 2019. [2] MS-COCO数据集: [https://cocodataset.org/]

LOKI：智能体轨迹和意图预测的大规模数据集及模型评估 LOKI 数据集是为了解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题而提出的。该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 智能体轨迹预测是自动驾驶环境中的一项关键任务。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。 轨迹预测的最新进展表明，对智能体意图的明确推理是重要的来准确预测它们的运动。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。 为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。LOKI 数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们的模型是基于轨迹预测和意图预测的联合模型，我们的方法优于国家的最先进的轨迹预测方法高达 27%，也提供了一个基线帧明智的意图估计。我们的方法可以更好地理解智能体的长期目标和短期意图，从而提高轨迹预测的精度。 在过去的几年中，已经有广泛的研究来预测场景中的动态代理的未来轨迹，例如行人和车辆。这对于诸如自主车辆或社交机器人导航之类的安全关键应用来说是一项非常重要且具有挑战性的任务。虽然这些方法在最近几年有了显著的进步，但很少有基准测试专门测试这些模型是否能够准确地推理出关键。 人类行为作为目标导向实体的研究在心理学、神经科学和计算机视觉的子领域中具有悠久而丰富的跨学科历史。人类决策过程本质上是分层的，由几个层次的推理和规划机制组成，这些机制协同工作，以实现各自的短期和长期愿望。最近的研究表明，明确地推理长期目标和短期意图可以帮助实现目标。 在这项工作中，我们建议将异构（车辆，行人等）的任务。多智能体轨迹预测和意图预测。我们认为，明确地推理智能体的长期目标和短期意图是在我们的工作中，我们将目标定义为智能体在给定预测范围内想要达到的最终位置，而意图是指智能体如何实现其目标。 例如，考虑十字路口处的车辆。在最高层次上，说他们想达到他们的最终目标，向左转到他们的最终目标点，这反过来可能是一些更高层次的结束（如回家）所必需的。然而，其轨迹的精确运动受许多因素的影响，包括 i）代理人自己的意愿，ii）社会交互，iii）环境约束，iv）上下文线索。 因此，当推理智能体我们相信，这种复杂的短期意图和长期目标的层次结构是无处不在的，事实上，至关重要的，代理运动规划，因此扩展，运动预测。我们提出了一种架构，其考虑类似于 [9，5，3，4] 的长期目标，但添加了用于调节轨迹预测模块的逐帧意图估计的关键组件。通过强制模型学习代理的离散短期意图，我们观察到预测模块的性能提高。 同样丰富成功的是使用数据集对计算机视觉进行基准测试的当代历史在 MNIST [11] 和 ImageNet [12] 等基准测试等开创性工作的指导下，基准测试进展和从数据中学习在现代深度学习的成功中发挥了关键作用。目前，不存在允许在高度复杂的环境中对异构代理进行明确的逐帧意图预测的公共数据集。尽管很少有数据集被设计用于从自我中心的角度研究行人的意图或行为 [13，7，6，14]，但这是对自动驾驶任务的广泛研究的固有限制。 因此，我们提出了一个联合轨迹和意图预测数据集，该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们表明，通过建模的短期意图和长期目标与明确的监督，通过意图标签，可以实现更好的轨迹预测精度。此外，在每一帧预测一个特定的意图为我们的模型增强了模型的泛化能力和鲁棒性。