本文在介紹了氮化嫁材料的基本結(jié)構(gòu)特征及物理化學(xué)特性之后，從氮化擦的外延結(jié)構(gòu)的屬性和氮化擦基高性能芯片設(shè)計(jì)兩個方面對氮化家材料和器件結(jié)構(gòu)展開了討論。其中材料屬性部分，介紹了透射電子顯微鏡的工作原理及其主要應(yīng)用范圍，然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析了TEM圖片，包括GaN多量子阱，重點(diǎn)分析了V型缺陷和塊狀缺陷的高分辨圖形，分析了他們對材料屬性的影響。然后分析了多種氮化擦樣品的光致發(fā)光譜和電致發(fā)光譜，并解釋其光譜藍(lán)移和紅移現(xiàn)象。在屬性部分最后介紹了基于密度泛函理論和第一性原理的CASTEP程序及其在分析GaN材料屬性上的應(yīng)用。在芯片結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)部分，本文提出了三種高效率LED芯片的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，分別是基于雙光子晶體的LED芯片，基于微球模型的LED芯片，基于激光剝離襯底的大功率LED芯片。涉及到光子晶體理論，蒙特卡羅理論及激光剝離理論，本文分別介紹和分析了各類理論基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上提出新的設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)，給出仿真分析結(jié)果。雙光子晶體可以提供較完善的反射層，出射層。微球LED可以利用大尺寸表面結(jié)構(gòu)來大大提高LED芯片的外量子效率。基于激光剝離襯底的大功率LED可以實(shí)現(xiàn)較好散熱效果和功率。
標(biāo)簽： led
上傳時間： 2022-06-25
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電磁場與微波技術(shù)專業(yè)主要從事電磁場理論、微波光波技術(shù)及其工程應(yīng)用的研究，包括電磁場理論與應(yīng)用、光波導(dǎo)理論與技術(shù)、微波毫米波技術(shù)與系統(tǒng)、微波毫米波集成技術(shù)、光波技術(shù)及其應(yīng)用等幾個主要研究方向。研究課題主要涉及電磁理論中的輻射與散射、計(jì)算電磁學(xué)、微波毫米波器件與電路、微波毫米波通信與雷達(dá)系統(tǒng)、超寬帶（UWB）技術(shù)、新型天線技術(shù)、復(fù)雜目標(biāo)的散射特性和復(fù)雜環(huán)境的傳播特性、光器件與光傳感技術(shù)、空間光通信與量子密鑰分配技術(shù)以及與相關(guān)學(xué)科交叉的理論與技術(shù)等。適合從事微波在介質(zhì)中的傳輸，電磁場目標(biāo)識別、成像，微波波譜理論與技術(shù)研究和微波、光纖傳感器，微波波譜儀、微波吸收材料的開發(fā)研制的工程人員學(xué)習(xí)。
上傳時間： 2022-07-17
上傳用戶：得之我幸78
該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen，他也是一位量子物理學(xué)家、科學(xué)作家、計(jì)算機(jī)編程研究人員。他的個人主頁是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)入門資料之一。內(nèi)容非常淺顯易懂，很多數(shù)學(xué)密集的區(qū)域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數(shù)字的識別問題，每個模型和改進(jìn)都有詳細(xì)注釋的代碼。非常適合用來入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)！ 全書共分為六章，目錄如下： 第一章：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手寫數(shù)字 第二章：反向傳播算法如何工作 第三章：改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法 第四章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何函數(shù)的可視化證明 第五章：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何很難訓(xùn)練 第六章：深度學(xué)習(xí) 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心概念，包括現(xiàn)代技術(shù)的深度學(xué)習(xí)。在完成這本書的學(xué)習(xí)之后，你將使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)來解決復(fù)雜模式識別問題。你將為使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)，來攻堅(jiān)你自己設(shè)計(jì)中碰到的問題。 本書一個堅(jiān)定的信念，是讓讀者更好地去深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書的重點(diǎn)不是作為一個如何使用一些特定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫的教程。僅僅學(xué)會如何使用庫，雖然這也許能很快解決你的問題，但是，如果你想理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中究竟發(fā)生了什么，如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理，那么只是學(xué)習(xí)些熱?的程序庫是不夠的。你需要領(lǐng)悟讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作的原理。
標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí)
上傳時間： 2022-07-24
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VIP專區(qū)-嵌入式/單片機(jī)編程源碼精選合集系列（45）資源包含以下內(nèi)容：1. 詳細(xì)的介紹了minigui的原理及其在linux上的實(shí)現(xiàn)..2. c8051f04x_cn數(shù)據(jù)手冊中文版c 8051f04x_cn數(shù)據(jù)手冊中文版.3. 匯編時鐘程序.4. 這是一個minweb原程序.5. 做液晶顯示用的獲得漢字字模區(qū)位碼的軟件和一些例城.6. 這是移植到hcs12上的UC/OS－ii程序 歡迎使用.7. 數(shù)據(jù)采集模擬端口選擇.8. 用模擬比較器實(shí)現(xiàn)AD模擬轉(zhuǎn)換.9. 用c語言編寫的SPI總線在單片機(jī)中的應(yīng)用源代碼.10. 用c語言編寫的計(jì)算器的源代碼.11. 單片機(jī)液晶顯示器點(diǎn)陣的實(shí)現(xiàn).12. 鍵盤掃描輸入.13. ATmega128L單片機(jī) 數(shù)據(jù)手冊 ATmega128L微控制器.14. S3C44B0X全套培訓(xùn)資料及源代碼 e008s3c44b0x.15. FreeRTOS ver3.4.2 免費(fèi)Real Time OS..16. 轉(zhuǎn)載別人的作為下載源.17. 程序?yàn)椴竭M(jìn)電機(jī)程序.18. 此程序?yàn)榧t綠燈程序.19. ad采集程序.20. cvavrc編譯器函數(shù)庫介紹,對各函數(shù)介紹比較全。.21. 這里是對80c196的一個概述.22. 這是Chipcon公司推出的最新板Zigbee開發(fā)軟件平臺RFSmart_Studio6.20。CC2430.23. 一個很好用的12864液晶顯示屏的驅(qū)動源程序.24. 有關(guān)ARM的詳細(xì)的參考資料.25. 該程序是周立功公司開發(fā)的在lpc系列ARM的基礎(chǔ)上開發(fā)SD卡的相關(guān)程序以及對應(yīng)pc機(jī)程序.26. Easy JTAG Driver.27. gdb使用詳解.doc 嵌入式開發(fā)努力學(xué)習(xí)中！.28. PCI9054應(yīng)用程序（VC）是用VC開發(fā)的對應(yīng)的應(yīng)用程序.29. ucos2 內(nèi)核的詳盡代碼.30. 基于s3c44b0的測試程序.31. 基于nios軟核處理器的FPGA嵌入式片上系統(tǒng)中的mp3算法.32. 日本很有名的一個嵌入式RTOS.33. 一個小的操作系統(tǒng)包括應(yīng)用程序很有參考價值.34. 一個開放源代碼的AVR單片機(jī)編程器.35. QF量子框架源碼.36. LU矩陣分解單機(jī)版最新版本.37. 隨機(jī)長生一些溫度直.38. 嵌入式程序.39. vxworks嵌入式程序.40. C語言開發(fā)用開Z80芯片的匯編語言... 軟件類別：其他程序 運(yùn)行環(huán)境：Win9x/NT/2000/XP.
上傳時間： 2013-04-15
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計(jì)算智能.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)·模糊系統(tǒng)·進(jìn)化計(jì)_12531.pdf 30.1M 斯坦福大學(xué)-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.4M [游戲人工智能編程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.掃描版.pdf 54.4M 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程.pdf 9.5M [模式識別與智能計(jì)算：MATLAB技術(shù)實(shí)現(xiàn)(第2版)].楊淑瑩.掃描版.pdf 29.3M 機(jī)器學(xué)習(xí)：實(shí)用案例解析（中文版，帶完整書簽）.pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 學(xué)習(xí)資料 .pdf 747KB 深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【試讀】《自然計(jì)算：DNA、量子比特和智能機(jī)器的未來》前言+目錄+第1章.pdf 4.6M 百度深度學(xué)習(xí)-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用.pdf 17.6M 深度學(xué)習(xí)(最全的中文版)_2017年新書.pdf 30.3M 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用（經(jīng)典）.pdf 12M 模式識別與智能計(jì)算-matlab技術(shù)實(shí)現(xiàn).pdf 27.9M 歐盟在多領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用需求.rar 1.1M 伯克利大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和算法比較分析.pdf 1.7M 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)及配套代碼.rar 39.5M 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo).pdf 449KB 余凱_深度學(xué)習(xí)的昨天今天和明天.pdf 913KB 淺談深度學(xué)習(xí)_肖達(dá).pdf 10.2M 人工智能原理與應(yīng)用——專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、面向?qū)ο蟮姆椒╛10184566.pdf 9.8M 機(jī)器學(xué)習(xí)與概率圖模型_王立威.pdf 1.8M 機(jī)器學(xué)習(xí)十大算法.pdf 4.9M 百度深度學(xué)習(xí)進(jìn)展介紹.ppt 18M 機(jī)器學(xué)習(xí)部分課后習(xí)題答案.zip 651KB 深度學(xué)習(xí)——機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新熱點(diǎn).pdf 4.4M 科研立項(xiàng)的極客之道.ppt 11.2M
上傳時間： 2013-07-02
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