在大型强子对撞机（LHC）寻找标准模型物理之外的研究中，parton分布函数（PDF）的参数化不确定性正成为严重限制系统不确定性的问题。 对于夸克和反夸克碰撞引起的大尺度测量尤其如此，其中Drell-Yan连续体背景占主导。 最近提供了一些工具，这些工具可用于探索PDF拟合策略并在未来的全球拟合中模拟新数据的效果。 ePump就是这样一种工具，它表明，对可测运动量的明智选择可以通过显着因素来减少分配的系统PDF不确定性。 将来的LHC标准模型数据集的巨大统计精度将使这成为可能。

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。

我们介绍了对纯核-核散射中非极化Drell-Yan（DY）对产生的详尽分析。 在核方面，我们使用核parton分布以及文献中可用的核parton横向分布的参数化。 介子的部分纵向和横向分布是最近在Nambu–Jona Lasinio（NJL）框架中进行的计算，并具有Pauli–Villars正则化。 NJL模型的规模是通过最小化过程来确定的，该过程将基于NJL进化的pion分布的NLO预测与快速差分DY横截面数据进行比较。 然后使用所得分布来描述直至第二对数精度的双链对的横向动量谱，直至2 GeV的横向动量。 在没有其他参数的情况下，可以找到可用的介子-核数据达成合理协议，从而证实了NJL描述介子部分结构的优点。 我们发现对分布的形状以及对双链对产生的平均横向动量有相当大的演化影响。 我们进一步讨论了从介子核DY数据中获得有关介子非极化的横向动量依赖部分分布的行为的信息的可能性。

本文以山东Yan州云果家庭农场的30 hm2小麦喷灌土地为样本，并与其他农户（包括个体户和大户）进行比较得出结论。 结论如下：小麦喷灌节水效果显着，可观收益。 节水效率可达到61.54％，综合收益率可达到38.67％。 增加收入的主要因素和通过喷灌节水灌溉的诱因如下：节省土地整理和水利监测劳动力（占62.50％），节省麦床土地面积以增加产量和收入（占23.44％） ，节省水费（占14.06％）。 节水的激励作用不明显，主要是因为水价低。 个体户推广滴灌的主要障碍是规模不经济和代用灌溉协调的障碍。 其他大型家庭（家庭农场）的障碍主要是土地使用权的不稳定和混合管理。 促进麦田喷灌的建议：加速土地流转，促进农业规模管理，为铺开喷灌创造基本规模条件； 稳定耕地的管理权就像稳定耕地的合同权一样，从而使各种大家庭拥有长期的商业利益； 指导发展“规模+专业化”的现代家庭农场； 应根据家庭节水的积极外部性，给予适当的节水补贴； 确认家庭农业用水权，并允许有偿转让“剩余水权”。

花matlab代码 :flower_playing_cards: 中欧国际工商学院 使用对比度增强对对比度失真的图像进行无参考质量评估 贾妍，李杰 该存储库包含论文“使用对比度增强的无畸变图像参考质量评估”的代码，并在CCID2014，CID2013，CSIQ和TID2013数据库上呈现结果以进行图像质量评估。 先决条件 的MATLAB 演示版 跑步 只需打开MATLAB并运行demo.m 要分析本文中的结果，请运行resultAna.m 结果 例子 预言 1.7129 3.5505 2.5005 抽象的 无参考图像质量评估（NR-IQA）旨在测量没有参考图像的图像质量。 然而，在NR-IQA的当前研究中，对比度失真被忽略了。 在本文中，我们提出了一个非常简单但有效的度量标准，用于基于对比度高的图像通常与对比度增强的图像更相似的事实来预测对比度改变的图像的质量。 具体来说，我们首先通过直方图均衡生成增强的图像。 然后，我们使用结构相似性索引（SSIM）作为第一个特征来计算原始图像和增强图像的相似性。 此外，我们分别计算原始图像和增强图像之间基于直方图的熵和交叉熵，以获得4个特征的总和。 最后，我们学习回归模块以融合上述5个功能

自动泊车代码Matlab 使用深度学习进行基于图像的实时停车占用检测（CPU友好实现） 这是我们论文的MATLAB实现，使用CNN + SVM分类器进行停车占用检测，无需GPU即可运行，无需10分钟的训练，而CPU则可提供约99％的准确度。 本教程旨在在MATLAB 2020a上运行，尽管代码可以在高于2018a的MATLAB版本中运行。 运行实验可能需要其他工具箱，包括计算机视觉工具箱，统计和机器学习工具箱，深度学习工具箱，信号处理工具箱和自动驾驶工具箱。 为了顺利运行实时脚本，请确保增加MATLAB的Java堆内存，如实时脚本开头所示。 可以在上找到即将进行的微调深层网络并自动划定停车位的最新工作。 是预编译的包含所有结果的MATLAB文件，所有支持的数据文件（包括经过预训练的ResNet50）都在中。 观看演示 管道 存在解释所有步骤的详细文件。 访问教程PDF 文献资料 如果您使用代码的任何部分，请引用我们的工作： Acharya, D., Yan, W., Khoshelham, K., 2018. Real-time image-based parking occupanc

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