为研究不同形式支撑对多层轻钢结构抗震性能的影响,文章通过运用非线性有限元分析软件SAP2000构建6层纯框架轻钢结构,以此为基础对结构分别布置中心支撑、偏心支撑和隅撑支撑,计算8度罕遇地震作用下结构的抗侧刚度、自振周期,并采用两条经典地震波对四种结构体系进行弹塑性时程的对比分析,比较四种钢框架结构的动力特性及抗震性能。

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

提出了三个额外的算子的搜索，这些算子会导致相对于标准模型中的WWγ或WWZ耦合异常。 通过研究带有两个矢量玻色子的事件来约束它们。 W玻色子衰减为eν或μν，W或Z玻色子强子衰减，重建为单个大质量大半径射流。 该搜索使用质子-质子碰撞的数据集，质子-质子碰撞的质心能量为13 TeV，该数据集由2016年CERN LHC的CMS实验记录，对应于35.9 fb -1的综合光度。 使用重构的狄波森不变质量，对于-1.58 <c WWW /Λ2<1.59 TeV -2，-2.00 <c W /Λ2<2.65 TeV -2和-8.78 <c B /Λ2<8.54 TeV -2，与每个参数的标准模型期望为零一致。 这些是迄今为止这些参数的最严格界限。

在质量中心为13 TeV的LHC处收集的数据中，观察到质量为750 GeV的双光子共振的证据。 我们在两希格斯二重态模型及其超对称化身中探索了这种信号的希格斯样共振的几种解释，其中模型中存在的较重的CP奇数和CP奇数态是通过胶子聚变产生并衰变为 通过顶夸克环的两个光子。 我们表明，在这些模型的最小版本中无法容纳观察到的信号，并且需要额外的粒子含量。 然后，我们考虑了矢量状夸克或轻子可能会大大增强希格斯与光子以及最终胶子的沉重希格斯耦合的可能性，而不会改变已经观察到的125 GeV状态。

我们对稀有的希格斯玻色子衰变成单个向量介子和一个光子进行了详细分析，并研究了使用这些过程探测轻夸克汤川耦合的可能性。 我们使用带有改进的希格斯耦合的有效拉格朗日函数，以与模型无关的方式解决可能的新物理效应。 h→Vγ衰减率由两个幅度的相消干涉控制，其中两个幅度涉及到希格斯耦合到矢量介子内的夸克反夸克对。 我们使用QCD因子分解以αs的倒数第二个阶次得出此幅度，包括大型对数校正的恢复以及考虑到风味混合的影响。 较高的分解因子μ〜m h确保我们的结果对表征矢量介子的光锥分布幅度的强子参数不敏感。 第二个振幅是由环路引起的有效hγγ*和hγZ*耦合引起的，其中，脱壳规玻色子会转换为矢量介子。 我们设计了一种策略，以几乎任意精度消除与该振幅相关的理论不确定性。 这开辟了探究c-和b-夸克Yukawa联轴器的O1 $$ \ mathcal {O}（1）$$修改和s的O30 $$ \ mathcal {O}（30）$$修改的可能性。 高发光度LHC运行中的夸克汤河耦合。 特别是，我们显示了对比率Br（h→Υ（nS）γ）/ Br（h→γγ）和Brh→bb¯/ Brh→γγ$$ \ mathrm {

分析了各种轻子态ℓ=（e，μ，τ）的希格斯玻色子衰变h→γℓ+ℓ-。 在希格斯玻色子通过标量和拟标量耦合的混合物与轻子和夸克相互作用的模型中，差分衰减宽度和前后不对称性是作为双链不变质量函数的。 这些耦合部分受衰变到轻子h→ℓ+ℓ-和夸克h→qq（其中q =（c，b））的数据的约束，而希格斯耦合到顶部夸克的耦合是从这两个中选择的 -光子和两个胶子的衰减率。 前后不对称性的非零值将在希格斯扇区中体现出新物理学的影响。 还给出了在双态不变质量上积分的衰减宽度和不对称性。

我们利用重夸克（HQ）对称性对重介子的有效场论，并基于隐式规范对称性将轻向量介子纳入其中，将激发的引诱子和美丽介子的强衰变分析成轻向量介子。 HQ对称性使我们能够将自旋双峰中的重介子分类，并关联激发态的衰变。 我们建立了用于控制Hi→P（*）V模式的有效拉格朗日项，其中Hi受激的s，p，d和f波重轻夸克介子P，P *位于最低的JP =（0−， 1-）重轻介子，V为轻向量介子。 提供了与有效拉格朗日项中的强耦合无关的衰变宽度比的预测。 提出了新近观测到的重轻介子的分类。

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为方便调查宁夏全区荒漠草原植物种类及其分布，需对植物识别方法进行研究。针对YOLO v5s模型参数量大，对复杂背景下的植物不易识别等问题，提出一种复杂背景下植物目标识别轻量化模型YOLO v5s-CBD。改进模型YOLO v5s-CBD在特征提取网络中引入带有Transformer模块的主干网络BoTNet(Bottleneck transformer network)，使卷积和自注意力相结合，提高模型的感受野；同时在特征提取网络融入坐标注意力(Coordinate attention，CA)，有效捕获通道和位置的关系，提高模型的特征提取能力；引入SIoU函数计算回归损失，解决预测框与真实框不匹配问题；使用深度可分离卷积(Depthwise separable convolution，DSC)减小模型体积。实验结果表明，模型YOLO v5s-CBD在单块Nvidia GTX A5000 GPU 帧率可达140帧/s，模型体积为8.9MB，精确率P为95.1%，召回率R为92.9%，综合评价指标F1为94.0%，平均精度均值mAP为95.7%，在VOC数据集平均精度均值可达80.09%。

mfem：轻量，通用，可扩展的C ++库，用于有限元方法