使用来自s = 8 $$ \ sqrt {s} = 8 $$ TeV的pp碰撞的数据，测量了与大量矢量玻色子相关的顶夸克对的生产截面。 该数据集对应于2012年在LHC上由ATLAS检测器收集到的20.3 fb -1的综合光度。 考虑具有两个，三个或四个轻子的最终状态。 考虑到tt W $ t \ overline {t} W $$和tt z Z t t \ overline {t} Z $$过程的数据拟合同时产生显着性为5.0σ（4.2σ）。 tt的总背景假设[w $$ t \ overline {t} W $$（tt¯Z $$ t \ overline {t} Z $$）生产。 测得的横截面为σtt W = 369 − 91 + 100 $$ {\ sigma} _ {t \ overline {t} W} = {369} _ {-91} ^ {+ 100} $$ fb和σ Z = 176 − 52 + 58 $$ {\ sigma} _ {t \ overline {t} Z} = {176} _ {-52} ^ {+ 58} $$ fb。 在7.1σ处排除了既不产生t t

根据提供的文件信息，可以生成以下知识点： 标题中的“服装搭配”暗示这是一个与时尚和服饰相关的技术应用。服装搭配通常涉及对服饰风格、颜色以及各种元素进行合理的组合，以满足审美和实用的需求。在技术领域，服装搭配往往通过算法和智能系统来实现，这通常需要图像识别、机器学习和人工智能等技术的辅助。 “VITON-GAN”是一个重要的概念，它很可能是某种特定的算法或技术的名称。GAN是“生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）”的缩写，这是一种深度学习模型，通常用于生成数据，尤其是图像。在本标题中，GAN可能被用于生成或模拟服装搭配的图像，其作用可能包括生成虚拟试衣间效果，即用户可以在虚拟环境中尝试不同服饰的效果。 “虚拟试衣”指的是一种通过计算机技术创建的试衣体验，用户可以在不实际穿上衣物的情况下，在屏幕上查看自己穿上某件衣服后的外观。这种技术对于线上购物非常有用，它可以帮助消费者做出更明智的购买决策，并减少因尺寸、样式不合身而产生的退换货问题。 “对抗生成网络”是GAN的一种，它由两个神经网络组成：一个是生成器，负责生成内容；另一个是判别器，负责评估内容。在这种网络结构中，两个网络互相竞争，生成器不断改进以愚弄判别器，而判别器则不断优化以更好地识别真伪。这种对抗机制推动了生成内容的质量提高。 “图像生”可能是指图像生成，这是深度学习特别是生成对抗网络中的一个重要应用领域。通过训练数据集，GAN可以学会生成全新的图像内容，这些内容不仅需要逼真，还需要具有一定的多样性和创意。 文件名中的“简介.txt”可能包含对整个项目的背景、目的、主要功能和使用方法的简单介绍。由于文件名中没有提供更多的细节，无法确定具体的细节内容，但可以推断这是了解文件内容和项目基本概念的关键文档。 “服装搭配_VITON-GAN_虚拟试衣_对抗生成网络_图像生”可能是项目的主要文件或核心代码库名称，它可能包含了用于实现服装搭配虚拟试衣系统的所有必要程序代码和资源。 “viton-gan-master”则表明该项目是一个开源项目或者至少有源代码的组成部分，并且“master”可能指的是该项目的主分支或主版本，表明这是最完整或最稳定的版本。 综合以上信息，可以推测这份压缩包文件可能包含了一套利用生成对抗网络技术实现的虚拟试衣系统。该系统能够通过机器学习算法为用户提供服装搭配建议，并模拟衣物上身效果，帮助用户在线上进行衣物选择和购买决策。此外，文件内部可能还包含了项目介绍和源代码，用于进一步开发和学习。

进行搜索以寻找在全轻子通道（电子和介子）中衰减到WZ的重共振。 它基于ATLAS实验在大型强子对撞机上收集的质子-质子碰撞数据，质心能量为13 TeV，对应的综合光度为36.1 fb $ ^ {-1} $。 没有观察到超过标准模型预测的显着过量，并且在夸克-反夸克融合或通过矢量-玻色子融合中产生的重载体颗粒的生产横截面乘以支化比的极限被设定。 在通过矢量-玻色子融合产生的Georgi–Machacek模型中，还获得了单电荷希格斯玻色子的质量和耦合的约束。

测得的希格斯玻色子衰变成底夸克对和电弱的玻色子玻色子W或Z衰变成轻子的相关产量的横截面是根据玻色子玻色子横向动量来测量的。 测量是在“简化的模板横截面”框架中定义的运动基准体积中进行的。 使用ATLAS探测器在大型强子对撞机上以质子中心能量13 TeV记录的79.8 fb-1质子-质子碰撞获得了结果。 发现所有测量值均与标准模型预测相符，并且对有效拉格朗日参数设定了限制，该参数对希格斯玻色子耦合至弱电玻色子的敏感性敏感。

寻找新的共振衰变成W W或W Z玻色子对，其中一个W玻色子轻子衰变而另一个W或Z玻色子强子衰变。 它基于质子-质子碰撞数据，该质子-质子碰撞数据的质量中心能量为s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $，在大强子对撞机上由ATLAS检测器收集的具有36.1 fb-1的综合光度。 $ TeV在2015年和2016年。该搜索对通过矢量-玻色子融合以及夸克-反夸克an灭和胶子-胶子融合机制产生的狄克逊共振很敏感。 相对于标准模型背景，没有观察到过多的事件。 使用几种基准模型来解释结果。 对于新的窄标量共振，新的重矢量玻色子和自旋2的Kaluza-Klein引力子，设置了生产横截面的限制。

在此报告了在最终状态下包含顶夸克和W玻色子的事件中对矢量状夸克和激发夸克的搜索。 该搜索基于质子-质子碰撞数据的20.3 fb -1，该质子-质子碰撞数据是在ATHC检测器记录的质心能量为8 TeV的情况下在LHC处获得的。 选择具有一或两个轻子以及一，两个或三个射流的事件，其附加要求是至少一个射流包含b-夸克。 还需要单轻子事件包含至少一个来自高p T W玻色子或顶夸克强子衰变的大半径射流。 没有观察到超过预期背景的显着过量，并且得出了不同矢量样夸克和激发夸克模型质量的横截面时间分支比的上限。 对于激发夸克的产生和通过单元耦合衰变到Wt的情况，排除质量低于1500 GeV的夸克，并设置依赖于耦合的极限。

提出了寻找类似重矢量T夸克的对的方法，主要针对T夸克衰变到W玻色子和b-夸克。 该搜索基于2015年和2016年在CERN大型强子对撞机上使用ATLAS探测器记录的s = 13 $$ \ sqrt {s} = 13 $$ TeV的pp碰撞的36.1 fb -1。 在轻子加喷射器的最终状态下分析数据，包括至少一个b标记的喷射器和一个大半径的喷射器，该喷射器被确定为源自高动量W玻色子的强子衰变。 在重建的T质量分布中未观察到与标准模型期望值的显着偏差。 假设相对于Wb的分支比为100％，观察到的T质量的95％置信水平下限为1350 GeV。 在SU（2）单重态方案中，下限为1170 GeV。 该搜索对衰落为Wt和其他最终状态的重矢量状B夸克也很敏感。 因此，假设相对于Wt的分支比为100％，则重新解释结果以提供1250 GeV时B夸克质量的95％置信水平下限； 在SU（2）单重态方案中，限制为1080 GeV。 T和B产生的质量极限也根据衰变支化比进行设置。 发现100％的分支比率限制适用于分别衰减到Wb和Wt的重矢量状Y和X生成。

研究了通过矢量-玻色子融合产生的标准模型希格斯玻色子的bb衰减。 考虑了三个互斥的通道：两个全强子通道和一个与光子相关的通道。 在LHC上使用ATLAS检测器对s = 13 TeV时高达pp数据的30.6 fb-1的分析报告了结果。 从组合分析得出的相对于标准模型预测的测量信号强度，对于包容性希格斯玻色子产生为2.5-1.3 + 1.4，对于矢量-玻色子融合产生仅为3.0-1.6 + 1.7。

联系方式，欢迎广大网友进行咨询与探讨 手机：13215103344 李先生 QQ ：242820049 玻璃深加工管理软件 工艺玻璃管理软件 玻璃软件 工艺玻璃加工软件 工艺玻璃软件 工艺玻璃管理软件 工艺玻璃生产软件 因为玻璃行业很特殊，所以目前市面上面的软件很少能够真正用在玻璃行业里面，故而很多玻璃行业信息化建设基本上是空白的，最多他们财务上面是信息化了，订单，生产，计件工资方面都是空白，本软件旨在跟网友进行探讨与研究。

当我们在处理Android、IOS、Web 国际化的时候,通常会不停的更新多语言字符串,大量的多语言字符串替换,导致大量繁琐的重复问题,故迫切需要开发一个工具类,来动态生成多语言文件,接下来便讲解一下开发工具的思想.