大气中微子在氧气上的中性电流（NC）相互作用形成了使用水基Cherenkov探测器寻找超新星遗迹中微子的主要背景之一。 NC通道主要由中微子准弹性（NCQE）散射离开O16核内部的核子。 在本文中，我们报告了在超级神冈（SK）使用大气中微子对NCQE截面进行的首次测量。 该测量使用了SK-IV数据的2,778个活动日，基准水量为22.5吨水。 在7.5–29.5 MeV的可见能量范围内，我们观察到117个事件，而预期的71.9 NCQE信号和53.1背景事件相比。 由160 MeV到10 GeV的大气中微子谱加权，测得的通量平均NCQE横截面为（1.01±0.17（stat。）-0.30 + 0.78（sys。））×10-38 cm2。

在标准模型的扩展中预测了长寿命的粒子，该扩展涉及相对较轻但相互作用非常弱的扇区。 在本文中，我们考虑了其中一些粒子在大气宇宙射线阵雨中产生的可能性，以及它们的衰变被中微子探测器（例如IceCube或Super-Kamiokande）截获的可能性。 我们介绍了该方法，并评估了这些搜索在各种情况下的敏感性，包括在大型中微子模型中使用重中性轻子的扩展，具有额外U（1）规范对称性的模型以及在U（1）B中两者的组合 -L模型。 我们的结果显示为生产率和相应长寿命颗粒寿命的函数。

我们建议利用液态氩时间投射室的独特事件拓扑和重构功能来研究亚GeV大气中微子。 DUNE中低能量反冲质子的检测可确定与加速器中微子测量无关的轻子<math> C P </ math>违反相。 我们的发现表明该分析可以排除<math> δ C P 范围内的值 </ math

在QCD分析中，以次于领先的顺序研究了深部非弹性ep散射和pp碰撞中重味产生量的测量对parton分布函数的影响。 最近研究了在HERA进行的深层非弹性散射中包容性和重口味生产横截面的合并结果，以及LHC处的重口味生产测量。 通过LHCb合作在5、7和13 TeV质心能量处测量LHCb合作产生的魅力和美容强子的不同横截面，以及最近在HCV质心能量处进行的ALICE实验测量。 探索了5和7 TeV。 这些数据对质子动量的低子分数x的胶子和海夸克分布施加了额外的约束，低至x≈10 -6。 研究了所得parton分布函数对迅速的大气中微子通量的预测的影响。

本文详细介绍了在Cesium中实现体积云和大气美化效果的技术方法。通过RayMarching光线步进技术，对体积云和大气散射进行渲染。体积云的实现依赖于云层建模函数，而大气散射则模拟了现实世界中的瑞利散射和米氏散射现象。文章还提供了一个大气散射的学习案例，详细解释了渲染过程，包括光线与大气层的相交检测、相函数的计算以及RayMarching的具体实现步骤。此外，还探讨了体积云与大气散射的融合方法，以及如何通过后处理技术实现场景明暗变化的同步。最终展示了在Cesium中实现这些效果的实际应用。 在计算机图形学领域，尤其是在三维可视化和模拟方面，体积云和大气效果对于增强视觉真实性至关重要。Cesium作为一个流行的三维地球和地图引擎，提供了丰富的API和工具用于构建地理信息系统（GIS）和各类空间应用。本文深入探讨了如何在Cesium中实现逼真的体积云和大气美化效果，重点在于运用RayMarching光线步进技术，对体积云和大气散射进行精确渲染。 RayMarching技术是一种常用的图形学技术，它通过模拟光线在空间中以步进方式前进，逐步接近并渲染场景中的对象。在此过程中，光线与对象交互产生的效果可以被计算并渲染出来。在体积云渲染中，RayMarching技术通过步进穿过云层，模拟光线在云中的散射，从而创造出云朵的立体感和质感。 云层建模是实现体积云效果的关键。通过一系列复杂的数学模型和算法，云层被建模为具有不同密度和分布的三维结构。这些模型能够定义云的形状、厚度、运动以及随时间变化的特性，从而使得云层看起来更加真实和动态。 在大气效果的渲染上，文章提到了瑞利散射和米氏散射这两个自然界中大气散射的重要现象。瑞利散射是指光线通过大气层时，与分子或小粒子相互作用而发生的散射。这种散射使得晴朗的天空呈现蓝色，并对太阳落山时天空的红色和橙色有显著影响。而米氏散射则适用于较大的粒子，如水滴和尘埃，它影响着雾霾、云层以及天气变化的视觉表现。 文章详细解释了渲染过程中的关键步骤，包括光线与大气层的相交检测、相函数的计算以及RayMarching的具体实现。相函数是计算光散射方向分布的函数，它对于确定光线在云层或大气中的散射方式至关重要。正确实现相函数对于渲染出真实的大气散射效果非常关键。 此外，文章还探讨了体积云与大气散射的融合方法。这涉及到如何将云层渲染效果与天空和地面的其他视觉元素无缝结合，以达到视觉上的统一和真实感。同时，为了进一步增强效果，还引入了后处理技术来实现如光照变化、色彩校正等场景明暗和色彩的动态调整。 最终，文章展示了这些技术在Cesium中的实际应用案例，证明了通过上述方法实现的体积云和大气美化效果能够显著提升三维场景的真实感，增强了用户的视觉体验。 最后通过一个具体的学习案例，读者可以深入了解渲染过程中的每一步，从而在实际操作中应用这些技术，实现高度逼真的三维空间视觉效果。文章不仅提供了丰富的理论知识，还通过实例详细指导了如何在Cesium环境中进行具体的代码实现，对于希望提升空间应用视觉效果的开发者来说，这是一份宝贵的学习资源。

我们使用来自IceCube中微子天文台的三年数据，对大气中微子振荡参数进行了测量。 IceCube中心的DeepCore填充物阵列可检测和重建中子，这些中子是由宇宙大气中低至约5 GeV能量的宇宙射线相互作用产生的。 该能量阈值允许在直到地球直径的一系列基线上测量μ子中微子的消失，探测与长期基线实验相同的L /Eν范围，但具有更高能量的中微子。 该分析使用了全天空中的中微子，其重构能量为5.6至56 GeV。 假设正常中微子质量排序，我们测量Δm322= 2.31-0.13 + 0.11×10-3 eV2和sin2θ23= 0.51-0.09 + 0.07。 这些结果与基于加速器和反应堆的实验的结果一致，并且具有相似的精度。

通过使用适用于parton分布函数的PROSA，研究了目前不确定性对大气中微子通量的影响，该通量影响了核子组成。 PROSA拟合通过考虑在质心能量s =处收集的有关魅力和底部杂散产生的LHCb数据，将PDF的精度扩展到低x，这是与高能中微子产生有关的运动学区域。 7 $$ \ sqrt {s} = 7 $$ TeV。 在目前的超大体积中微子望远镜探测到的中微子能量范围内，发现由于重归一化和因式分解尺度变化以及对宇宙射线组成的假设而导致的PDF不确定性要小得多，目前，该不确定性占主导地位和局限性 我们对迅速中微子通量的了解。 在由IceCube合作进行的以高能事件为特征的分析中，这些不确定性如何影响大气中微子事件的预期数量，这些高能事件的特征是相互作用顶点完全包含在探测器的仪器体积内，在此进行了讨论。

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内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与ACOLITE工具进行大气校正处理遥感影像的完整流程。通过Python代码示例，展示了从初始化Earth Engine、定义研究区域并筛选特定时间范围内的Sentinel-2影像数据，到配置大气校正参数并调用ACOLITE模块完成影像处理的全过程。重点包括设置气溶胶校正方法、水汽含量、臭氧层厚度等环境参数，并选择水质反演参数如悬浮物浓度和叶绿素a含量，最终输出经过大气校正后的影像集合数量。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识及Python编程能力的科研人员或环境监测相关领域的技术人员；熟悉GEE平台操作者更佳； 使用场景及目标：①应用于湖泊、河流或近海区域的水质遥感监测；②实现批量Sentinel-2影像的大气校正与水体光学参数反演；③支持环境变化分析、生态评估及污染监控等研究任务； 阅读建议：建议读者结合GEE开发环境实际运行代码，理解各参数含义并根据具体应用场景调整设置，同时可扩展学习ACOLITE更多反演模型以提升应用深度。

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