1. 二维卷积实验 手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）。 使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析。 2. 空洞卷积实验 使用torch.nn实现空洞卷积，要求dilation满足HDC条件（如1,2,5）且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss 变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。 将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对，训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析。 不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、不同dilation的选择，batchsize、lr等）选其中至少1-2个进行分析（选做）。 3. 残差网络实验 实现给定结构的残差网络，在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、L

通过利用LHC的ALICE实验测量的质子-质子和质子-铅碰撞中的两个粒子相关性，通过射流破碎的横向动量（j T）分布研究了射流的横向结构。 在每个事件中使用最高的横向动量粒子作为触发粒子，并在此研究中探索3 <p Tt <15GeV / c的区域。 测得的分布显示出明显的窄高斯分量和宽的非高斯分量。 基于Pythia模拟，窄分量可能与非微扰强子化有关，而宽分量可能与量子色动力学分裂有关。 与强子化过程的普遍性期望相一致，窄组分的宽度显示出对触发粒子的横向动量的弱依赖性。 另一方面，宽组件的宽度显示出上升的趋势，表明分支的增加为更高的横向动量。 在s = 7 $$ \ sqrt {s} = 7 $$ TeV的pp碰撞中以及在s NN = 5.02 $$的p–Pb碰撞中获得的结果= 5.02 $ TeV在不确定性内是相容的，因此未观察到明显的冷核物质影响。 将结果与CCOR和PHENIX的先前测量结果以及Pythia 8和Herwig 7仿真结果进行比较。

为了评估在超相对论性离子碰撞中形成的夸克-胶子等离子体的特性，大型强子对撞机的ATLAS实验测量了平均横向动量与流动谐波之间的相关性。 该分析使用铅-铅和质子-铅碰撞的数据样本，该样本是在每个核对对的质心能量为5.02 TeV时获得的，对应于$ 22〜\ upmu \ text {b} ^ {-1 } $$22μb-1和$$ 28〜\ text {nb} ^ {-1} $$ 28nb-1。 使用修改后的皮尔逊相关系数和带电粒子轨迹逐个事件进行测量。 在铅-铅碰撞中测量了二次，三次和四次流动谐波的修正皮尔逊相关系数，并将其作为事件中心度的函数，量化为带电粒子数或参与碰撞的核子数。 对带电粒子横向动量的几个间隔执行测量。 所有研究谐波的相关系数都表现出很强的中心性演变，而这种变化仅在很小程度上取决于带电粒子的动量范围。 在质子-铅碰撞中，针对二阶流动谐波测量的修正的皮尔逊相关系数仅显示出弱的中心依赖性。 通过基于流体动力学模型的预测定性描述铅-铅数据。

根据配套的文章命令，就可以轻松的在自己电脑上（服务器linux上）安装成功tiny-cuda-nn啦！！git不下来？没关系，我下载好啦！安装总是报错？没关系，我下载的这个是全套完整的！！跟着安装命令步骤来，准没错！芜湖~~

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。

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

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。

resnet+attention model. 利用tensorflow改写。绝对好用！

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

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