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在sNN = 8.16 $$ \ sqrt {s _ {\ mathrm {NN}}} = 8.16 $$ TeV的p-Pb碰撞中,向前和向后快速的包容性J /ψ产生
在每个核子-核子碰撞的质心能量sNN = 8.16 $$ \ sqrt {s _ {\ mathrm {NN}}} = 8.16 $$ TeV的p-Pb相互作用中研究了包容性J /ψ产生。 CERN LHC的ALICE检测器。 J /ψ介子通过质子快速中心区间2.03 <y cms <3.53和-4.46 <y cms <-2.96的衰变重建为一个介子对,其中正和负y cms是指 p方向和Pb方向。 横向动量覆盖范围是p T <20 GeV / c。 在本文中,给出了包含J /ψ产生的y cms和p T截面,并显示了相应的核修饰因子R pPb。 前瞻性结果表明,相对于pp碰撞,J /ψ收率得到了抑制,集中在p T≲5 GeV / c区域。 在向后的速度下,没有观察到明显的抑制。 将结果与ALICE在sNN = 5.02 $$ \ sqrt {s _ {\ mathrm {NN}}} = 5.02 $$ TeV的p-Pb碰撞中的先前测量值进行比较,并与理论计算进行比较。 最后,显示并讨论了前向和后向cms R pPb值之间的比率R FB。
2024-02-28 12:53:42
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1
A composite based on {VO3}nn- chain containing two different types of organic ligands
基于{VO3}nn-链连接两种有机配体的钒氧簇化合物,王新芳,郭桂玲,The title compound, [Cu(1,10-phen)(en)H2O][Cu(en)2]0.5[V3O9] (1,10-phen = 1,10-phenanthroline, en = ethylenediamine) (1) has been prepared by solution diffusion method. Compound 1
2024-01-14 08:37:51
292KB
首发论文
1
$$ \ sqrt {s_ {NN}} = 5.02 $$ sNN = 5.02 TeV的p–Pb碰撞的热模型描述
在热模型中,使用具有精确奇异守恒性的规范方法,研究了在p $ -Pb碰撞中以$$ \ sqrt {s_ {NN}} = 5.02 $$ sNN = 5.02 TeV获得的ALICE数据。 化学沉淀温度除最低多重性仓外,与中心温度无关,其值接近160 MeV,但与在$$ \ sqrt {s_ {NN}} = 2.76 $$ sNN =的Pb-Pb碰撞中获得的值一致。 2.76 TeV。 奇数非平衡因子$$ \γ_s$$γs的值以从0.9到0.96的多重性缓慢增加,即它总是非常接近完全化学平衡。
2023-12-05 10:55:56
719KB
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1
residual attention model
resnet+attention model. 利用tensorflow改写。绝对好用!
2023-05-22 18:53:52
12KB
deep
learnin
NN
image
1
pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式
今天小编就为大家分享一篇pytorch 实现cross entropy损失函数计算方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2023-04-14 20:17:22
36KB
pytorch
nn.MSELoss
损失函数
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matlab中存档算法代码-
K-NN
:这是我对
K-NN
机器学习算法的实现
matlab中存档算法代码神经网络 这是我对
K-NN
机器学习分类算法的实现。 它是用Matlab编写的,并使用来自的数据将数据分为两类(良性或恶性) 它使用十倍交叉验证将数据集分为训练和测试集 它具有更改代码中K个邻居的数量的能力,因此可以选择分类时要考虑的邻居个数 该程序输出准确性,敏感性和特异性作为善度的量度
2023-03-20 11:32:47
8KB
系统开源
1
Neural Network MPPT Algorithm For Solar PV System
神经网络实现mppt控制
2023-02-15 17:14:06
44KB
nn
神经网络
mppt
pv
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深度学习的matlab工具箱,包括DBN,堆叠去噪自编码器SDAE和NN
深度学习的matlab工具箱,包括DBN,堆叠去噪自编码器SDAE和NN,文档中有解释每个函数的pdf文件。清晰易懂非常好用,分享在这里
2023-02-09 15:04:27
14.12MB
matlab
DBN
SDAE
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nmslib:非度量空间库(NMSLIB):一个有效的相似性搜索库和用于评估通用非度量空间的
k-NN
方法的工具包
非度量空间库(NMSLIB) 重要笔记 NMSLIB是通用的,但速度很快,请参阅的结果。 我们最快的方法HNSW的独立实现。 所有文档(包括使用Python绑定和查询服务器,方法和空格的描述,构建库等)都可以上找到。 对于一般性问题,请使用:GitHub问题页面用于Bug和功能请求。 目标 非度量空间库(NMSLIB)是高效的跨平台相似性搜索库,也是评估相似性搜索方法的工具包。 核心库没有任何第三方依赖。 最近它已经越来越流行。 特别是,它已成为的一部分。 该项目的目标是创建一个有效且全面的工具包,用于在通用和非度量空间中进行搜索。 即使该库包含多种度量空间访问方法,我们的主要重点还是通用和近似搜索方法,尤其是非度量空间的方法。 NMSLIB可能是第一个在原则上支持非度量空间搜索的库。 NMSLIB是一个可扩展的库,这意味着可以添加新的搜索方法和距离函数。 NMSLIB可以直接在
2023-01-13 08:38:22
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non-metric
neighborhood-graphs
k-nn-graphs
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EdgeNN:Edge NN加速器性能基准
边缘神经网络 Edge NN加速器性能基准 使NCS2和珊瑚的SpeedTest代码相同 各种输出层的性能基准
2023-01-04 17:23:16
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