AOD-Net去雾网络Python源代码（pytorch），通过卷积神经网络对雾霾图像进行去雾，通过pytorch进行实现

TTT单跳 运行三个顶级夸克到单个轻子最终状态分析的完整框架。 从运行LJMET开始，然后到计算TTT信号强度的重要性和极限。 整个分析框架的总体步骤如下： FWLJMET -EDProducer实例，其产生具有相关集合的AOD文件 Step 1 -将ntuple精简为仅包含必要的变量 Step 2将多元喷射标记识别符添加到“步骤1”元组 TTT DNN训练和优化密集神经网络以产生用于分析的单个鉴别器 Step 3 -将DNN标识符添加到“第2步”元组 singleLepAnalyzer计算