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p / A碰撞中J /ψ产生的进入胶子的能量
损失
效应国家自然科学基金资助(11405043,11575052)
通过E866,RHIC和LHC实验数据研究了在p-A(或d-A)碰撞中来自J /ψ产生的进入胶子的能量
损失
效应。 通过拟合E / J生产截面比RW(Fe)/ Be(xF)的E866实验数据,提取每单位路径长度dE / dL = 2.18±0.14 GeV / fm的胶子平均能量
损失
。 所得结果表明,进入的胶子比入射的夸克
损失
更多的能量。 通过将理论结果与E866,RHIC和LHC实验数据进行比较,发现由于入射胶子(夸克)能量
损失
而引起的核抑制随着运动变量xF(或y)的增加而减少(增加)。 入射胶子的能量
损失
效应在从到的宽能范围内抑制J /ψ产生中起着重要作用,对于高能(例如RHIC和LHC能量),入射夸克能量
损失
的影响可以忽略。 。
2024-02-28 12:47:22
220KB
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1
掘进机液压系统热平衡研究
通过分析掘进机液压系统的能量传递过程和功率
损失
,探讨了系统过热的危害。对系统进行热平衡分析,阐述了油箱和冷却器的设计过程。利用SimulationX对系统的温度、热量及热量变化率进行仿真,得出了温度响应曲线并分析了冷却器关键参数对系统温升的影响。为掘进机冷却系统设计以及参数优化提供了可靠的依据。
2024-01-16 19:51:31
229KB
掘进机液压系统
功率损失
热平衡分析
SimulationX
1
YOLOv5|YOLOv7|YOLOv8改各种IoU
损失
函数:YOLOv8涨点Trick,改进添加SIoU
损失
函数、EIoU
损失
函数、GIoU
损失
函数、α-IoU
损失
函数-CSDN博客.mhtml
YOLOv5|YOLOv7|YOLOv8改各种IoU
损失
函数:YOLOv8涨点Trick,改进添加SIoU
损失
函数、EIoU
损失
函数、GIoU
损失
函数、α-IoU
损失
函数-CSDN博客.mhtml
2024-01-15 16:19:33
3.33MB
1
使用pytorch写的mobilenet v2代码,详细注释,可以生成训练集和测试集的
损失
和准确率的折线图
使用pytorch写的mobilenet v2代码,详细注释,可以生成训练集和测试集的
损失
和准确率的折线图,详细注释了神经网络的搭建过程
2023-09-10 20:02:26
8.06MB
pytorch
pytorch
mobilenetv2
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
1
损失
函数学习笔记
在浏览了网上大量关于
损失
函数的文档后,总结和归纳的
损失
函数学习笔记,尤其是softmax loss,对目前比较新的A-softmax、center loss、coco-loss、triple-loss等都有较为全面的理论推导和解释,对于入门级的同学具有一定的参考价值。
2023-04-08 22:23:15
2.2MB
损失函数
1
在PyTorch中实现的语义分割模型,数据集和
损失
。-Python开发
PyTorch中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集
损失
学习率调度程序数据增强训练PyTorch需求中的语义分段PyTorch需求中的语义分段主要特征模型数据集
损失
学习率调度器数据增强训练推理代码结构配置文件格式包含此重现PyTorch实现了针对不同数据集的不同语义分割模型的实现。 要求在运行脚本之前,需要先安装PyTorch和Torchvision,以及用于数据预处理和tqd的PIL和opencv
2023-04-06 13:13:14
598KB
Python
Deep
Learning
1
使用Tensorboard工具查看Loss
损失
率
今天小编就为大家分享一篇使用Tensorboard工具查看Loss
损失
率,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
2023-03-21 11:25:12
50KB
Tensorboard
Loss
损失率
1
pytorch-loss:标签平滑,amsoftmax,散焦,三重
损失
,lovasz-softmax。 也许有用
火炬
损失
我实现的标签平滑,amsoftmax,焦点损耗,双焦点损耗,三重态损耗,giou损耗,亲和力损耗,pc_softmax_cross_entropy,ohem损耗(基于行硬挖掘
损失
的softmax),大利润- softmax(bmvc2019),lovasz-softmax-loss和dice-loss(广义的软骰子
损失
和批处理软骰子
损失
)。 也许这对我的未来工作很有用。 还尝试实现swish,hard-swish(hswish)和mish激活功能。 此外,添加了基于cuda的一键式功能(支持标签平滑)。 新添加一个“指数移动平均线(EMA)”运算符。 添加卷积运算,例如coord-conv2d和dynamic-conv2d(dy-conv2d)。 一些运算符是使用pytorch cuda扩展实现的,因此您需要先对其进行编译: $ python setup.py
2023-03-21 11:04:16
93KB
cuda
pytorch
ema
triplet-loss
1
交叉熵
损失
函数python实现源码
交叉熵
损失
函数 python实现源码 focal_loss.py 实际工程项目所用,可供学习参考!
2022-11-28 21:25:57
441B
交叉熵损失函数实现
python
focalloss
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