在F理论中，U（1）规范的对称性被编码在有理截面中，这产生了压实空间的椭圆形纤维的Mordell-Weil群。 最近，对具有光滑有理截面的全局SU（5）F理论GUT的可能的U（1）费用进行了分类[1]。 在本文中，我们利用这种分类来探究其现象学生存能力的整体F理论模型。 施加无奇异的MSSM谱后，异常消除（与在U（1）规范对称性存在下的高电荷通量GUT断开），不存在尺寸4和5的质子衰减算子以及其他违反R平价的耦合，以及存在 在至少第三代顶级Yukawa耦合中，我们通过Froggatt-Nielsen机制生成了其余的夸克和轻子Yukawa纹理。 在此过程中，我们要求按照领先顺序禁止危险的联轴器，并且当单重态vev重新生成时，该联轴器应位于实验范围之内。 我们扫描了所有可能的配置，并显示只有一小类U（1）电荷分配和物质分布满足所有要求。 这些解决方案产生了具有逼真的夸克和轻子Yukawa纹理的精确MSSM光谱，这与CKM和PMNS混合矩阵一致。 我们还将讨论这些模型的几何实现，并提供指向具有良好现象学特性的椭圆形纤维的指针。

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在仙侠剧中，有正魔之分，然何为正道，何为魔道，实属难辨。自称正道的人也许某一天会堕入魔道，被众人称为魔头的人，或许内心自始至终都充溢着正义感！所以说，没有绝对的黑，也没有绝对的白。话说回来，对于“异常”这个词，每个人的心里大概都有一个衡量标准，扩展起来的确很广（如异常点、异常交易、异常行为、异常用户、异常事故等等），那么究竟何为异常呢？异常是相对于其他观测数据而言有明显偏离的，以至于怀疑它与正常点不属于同一个数据分布。异常检测是一种用于识别不符合预期行为的异常模式的技术，又称之为异常值检测。在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等。这里，将异常分为三种： 数据点异常：如果样本点与其他数据相距太远，则单个数据实例是异常的。业务用例：根据“支出金额”检测信用卡欺诈。 上下文异常：在时间序列数据中的异常行为。业务用例：旅游购物期间信用卡的花费比平时高出好多倍属于正常情况，但如果是被盗刷卡，则属于异常。 集合异常：单个数据难以区分，只能根据一组数据来确定行为是否异常。业务用例：蚂蚁搬家式的拷贝文件，这种异常通常属于潜在的网络攻击行为。

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