我们研究过程pp→γ*，Z→ℓ+ ℓ−（with = e，μ）过程中的截面σ和前后不对称性（AFB），以确定质子的Parton分布函数（PDFs）。 我们表明，一旦映射到Dilepton最终状态的不变质量M（ℓℓ），则可观察到的σ和AFB都将显示出统计误差，该误差目前与分配给现有PDF集的误差相当，并且该误差会迅速变小。 大型强子对撞机运行II中积累的光度会比后者高。 此声明适用于高峰（M）区域和非高峰M（β）区域，都位于其正下方和正上方，从而提供了一种在较大（x，Q2）范围内约束夸克PDF的方法。

目标跟踪和碰撞时间估计 这是Udacity传感器融合纳米度的第二个项目。 我融合了来自KITTI数据集的相机和LiDAR测量值，以检测，跟踪3D空间中的物体并估算碰撞时间。 首先，我用YOLOv3处理图像以检测和分类对象。 下图显示了结果。 基于YOLOv3发现的边界框，我开发了一种通过关键点对应关系随时间跟踪3D对象的方法。 接下来，我使用了两种不同的方法来计算碰撞时间（TTC），分别是基于LiDAR和基于相机的TTC。 环境的结构由主要讲师Andreas Haja构建。 基于LiDAR的TTC 我通过使用齐次坐标将前车的3D LiDAR点投影到2D图像平面中。 投影如下图所示。接下来，我将3D LiDAR点分布到相应的边界框。 最后，我根据不同帧的对应边界框中最接近的3D LiDAR点计算了TTC。 基于摄像头的TTC 我使用检测器/描述符的各种组合来找到每个图像中的关键点，并在

概括 这是一个安卓应用程序，用于从蓝牙体重秤 AViTA SC-101 读取测量值。 执照 该软件“按原样”提供，不提供任何形式的明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途的适用性和不侵权的保证。 在任何情况下，作者或版权持有人均不对任何索赔、损害或其他责任承担任何责任，无论是在合同诉讼、侵权行为或其他方面，由软件或软件的使用或使用或其他原因引起的或与之相关的软件。

高斯白噪声matlab代码DIPCA-EIV 此仓库包含动态迭代PCA的实现，该PCA提议用于识别输入和输出测量值因高斯白噪声而损坏的系统。 随时检查来自DIPCA算法的其他一些紧密相关和最新的著作。 请参阅demo_dipca.m，readme.txt文件以了解有关dipca函数的用法。 您也可以键入以下命令来获取Matlab中的文档： doc dipca_ref 帮助dipca_ref 该算法能够从嘈杂的数据中估算出以下内容： 输入输出命令和传递函数的延迟 输入输出噪声方差 差分方程的系数 如果您正在使用此代码，请引用以下论文： Identification of Linear Dynamic Systems using Dynamic Iterative Principal Component Analysis ，Deepak Maurya，Arun K.Tangirala，Shankar Narasimhan，2016，IFAC-PapersOnLine，49（7），第1014-19页。 Identification of Errors-in-Variables models

PCDmis属性修改器 PCDmis测量值修改器 支持pcdmis中点，线，面，圆柱，球等特征的xyz，直径和长度等实测值的修改

读取PC-DMIS评价到Excel,能兼容新型评价方式和传统评价方式；支持PC-DMIS2020及之前版本，读取速度快。

ruby-measurement是一个简单的 Ruby gem，用于计算和转换测量单位。 安装 将此行添加到应用程序的 Gemfile： gem 'ruby-measurement' 然后执行： $ bundle 或者自己安装： $ gem install ruby-measurement 用法 该类Measurement负责解析字符串以确定输入的数量和计量单位。这可以通过 parse返回一个Measurement对象的方法来完成。 Measurement.parse('3 feet') # => 3.0 ft. Measurement.parse('25 fl oz') # => 25.0 fl. oz. Measurement.parse('12 tonnes') # => 12.0 t Measurement.parse('25 "') # => 25.0 in. 度量包括数量和单位。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

这个 gem 是用于测量gem 的 Rails 集成。 它提供了 ActiveRecord 适配器，用于保存和检索测量值及其单位和模型验证。 用法 活动记录 列应具有_valueand_unit后缀，并且是DECIMALand VARCHAR，并且接受默认值。支持自定义用于保存单位的列，详细信息见下文。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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多路径SDN控制器 该SDN控制器在多路径网络上运行，并设置最佳的多路径转发流表以最大化吞吐量。 它使用Ryu，可以在Mininet等仿真网络上进行测试。 依存关系 该控制器需要OpenvSwitch的修改版本才能运行。 可以在以下存储库中找到它，有关其修改的信息： ： 建筑 因此，控制器具有三个逻辑组件： 拓扑发现组件该组件用于发现连接到控制器的SDN交换机，并了解它们之间的路径。 可以通过链路层发现协议（LLDP）在L2拓扑上自动完成此操作，但是在网络层路由上可能会更加复杂，并且需要手动配置（通过REST API完成）。 多路径路由组件它使用网络知识来计算多条路径，并将所得计算作为