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量子點

  • 現代光學基礎與前沿

    《現代光學基礎與前沿》涵蓋了幾何光學、波動光學和量子光學的核心內容,包括光線光學、光的波動性與矢量性、光的相干性、光的衍射、部分相干光學、固體光學、量子化光場等;同時包含了現代光學的一些前沿領域,如現代量子光學、原子光學、超快光學、特種材料光學、引力光學等。《現代光學基礎與前沿》十分注重現代光學理論體系的完整性及其內在聯系,包含了光線光學與波動光學之間、波動光學與量子光學之間的相互過渡等內容,同時盡可能多地把現代光學的新理論、新方法和新應用包括進去,使得讀者通過《現代光學基礎與前沿》,能夠較系統、全面地掌握現代光學的基礎理論,把握現代光學的發展方向,較快地進入到現代光學的前沿。《現代光學基礎與前沿》的讀者對象為物理、光學、光電子類及相關專業的本科生、研究生、教師和科研工作者。

    標簽: 現代光學

    上傳時間: 2022-04-13

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  • 費曼物理學講義卷三

    費恩曼(R.P.Feynman)1918年生于布魯克林區,1942年在普林斯頓獲得博士學位。第二次世界大戰期間在洛斯阿拉莫斯,盡管當時他還很年輕,但已在曼哈頓計劃中發揮了重要作用。以后,他在康奈爾大學和加利福尼亞理工學院任教。1965年,因他在量子電動力學方面的工作和朝永振一郎及施溫格(J.Schwinger)同獲諾貝爾物理學獎。費因曼博士獲得諾貝爾獎是由于成功地解決了量子電動力學理論問題,他也創立了說是液氦中起流動性現象的數學理論。此后,他和蓋爾曼(M.Gell-Mann)在B衰變等弱相互作用領域內做出了奠基性的工作。在以后的幾年里,他在夸克理論的發展中起了關鍵性的作用,提出了他的高能質子碰撞過程的部分子模型。除了這些成就之外,費恩曼博士將新的基本計算技術及記號法引時物理學,首先是無處不在的費恩曼圖,在近代科學歷史中,它比任何其他數學形式描述都更大地改變了對基本物理過程形成概念及進行計算的方法。費恩曼是一位卓越的教育家。在他區得的許多獎項中,他對1972年獲得的奧斯特教學獎章特別感到自豪。在1963年第一次出版的《費恩曼物理學講義》被《科學叛國人》雜志的一位評論員描寫為“咬不動但富于營養并且津津有味。25年后它仍是教師和最好的初學學生的指導書”。為了使外行的公眾增加對物理學的了解,費恩曼博士寫了《物理定律和量子電動力學的性質:光和物質的奇特理論》。他還是許多高級出版物的作者,這些都成為研究人員和學生的經典參考書和教科書。費恩曼是一個活躍的公眾人物。他在挑戰者號調查委員會里的工作是從所周知的,特別是他的著名的O型環對寒冷的敏感性的演示,這是一個優美的實驗,除了一杯冰水以外其他什么也不需要。費恩曼博士1960年在加利福尼亞州課程促進會中的工作卻很少人知道,他在會上抨擊了教材的平庸。僅僅羅列費恩曼的科學和教育成就并沒有恰當抓信這個人的本質。即使是他 最最技術性的出版物的讀者都知識道,費恩曼活躍的多面的人格在他所有的工作中都閃閃發光。除了作為物理學家,在各種不同的場合下他變成不同的人物:有進是無線電修理工,有時是鎖具收藏家,藝術家、舞蹈家、邦戈(bongo)鼓手,甚至瑪雅象形文字的解釋者。對他的世界人們永遠好奇,他是一個典型的經驗主義者。費恩曼于1998年2月15日在洛杉磯逝世。

    標簽: 物理學

    上傳時間: 2022-04-24

    上傳用戶:得之我幸78

  • cadence-allegro16.6高級教程

    主要內容介紹 Allegro 如何載入 Netlist,進而認識新式轉法和舊式轉法有何不同及優缺點的分析,透過本章學習可以對 Allegro 和 Capture 之間的互動關係,同時也能體驗出 Allegro 和 Capture 同步變更屬性等強大功能。Netlist 是連接線路圖和 Allegro Layout 圖檔的橋樑。在這裏所介紹的 Netlist 資料的轉入動作只是針對由 Capture(線路圖部分)產生的 Netlist 轉入 Allegro(Layout部分)1. 在 OrCAD Capture 中設計好線路圖。2. 然後由 OrCAD Capture 產生 Netlist(annotate 是在進行線路圖根據第五步產生的資料進行編改)。 3. 把產生的 Netlist 轉入 Allegro(layout 工作系統)。 4. 在 Allegro 中進行 PCB 的 layout。 5. 把在 Allegro 中產生的 back annotate(Logic)轉出(在實際 layout 時可能對原有的 Netlist 有改動過),並轉入 OrCAD Capture 裏進行回編。

    標簽: cadence allegro

    上傳時間: 2022-04-28

    上傳用戶:kingwide

  • 超聲波電機之設計及分析

    1-1前言一般人所能夠感受到聲音的頻率約介於5H2-20KHz,超音波(Ultrasonic wave)即爲頻率超過20KHz以上的音波或機械振動,因此超音波馬達就是利用超音波的彈性振動頻率所構成的制動力。超音波馬達的內部主要是以壓電陶瓷材料作爲激發源,其成份是由鉛(Pb)、結(Zr)及鈦(Ti)的氧化物皓鈦酸鉛(Lead zirconate titanate,PZT)製成的。將歷電材料上下方各黏接彈性體,如銅或不銹鋼,並施以交流電壓於壓電陶瓷材料作爲驅動源,以激振彈性體,稱此結構爲定子(Stator),將其用彈簧與轉子Rotor)接觸,將所産生摩擦力來驅使轉子轉動,由於壓電材料的驅動能量很大,並足以抗衡轉子與定子間的正向力,雖然伸縮振幅大小僅有數徵米(um)的程度,但因每秒之伸縮達數十萬次,所以相較於同型的電磁式馬達的驅動能量要大的許多。超音波馬達的優點爲:1,轉子慣性小、響應時間短、速度範圍大。2,低轉速可產生高轉矩及高轉換效率。3,不受磁場作用的影響。4,構造簡單,體積大小可控制。5,不須經過齒輸作減速機構,故較爲安靜。實際應用上,超音波馬達具有不同於傳統電磁式馬達的特性,因此在不適合應用傳統馬達的場合,例如:間歇性運動的裝置、空間或形狀受到限制的場所;另外包括一些高磁場的場合,如核磁共振裝置、斷層掃描儀器等。所以未來在自動化設備、視聽音響、照相機及光學儀器等皆可應用超音波馬達來取代。

    標簽: 超聲波電機

    上傳時間: 2022-06-17

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  • GaN基LED材料特性研究及芯片結構設計

    本文在介紹了氮化嫁材料的基本結構特征及物理化學特性之后,從氮化擦的外延結構的屬性和氮化擦基高性能芯片設計兩個方面對氮化家材料和器件結構展開了討論。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用范圍,然后根據實驗分析了TEM圖片,包括GaN多量子阱,重點分析了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光譜和電致發光譜,并解釋其光譜藍移和紅移現象。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材料屬性上的應用。在芯片結構設計部分,本文提出了三種高效率LED芯片的設計結構,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,并在此基礎上提出新的設計結構,給出仿真分析結果。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構來大大提高LED芯片的外量子效率。基于激光剝離襯底的大功率LED可以實現較好散熱效果和功率。

    標簽: led

    上傳時間: 2022-06-25

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  • 電磁場與微波技術(上下冊) 第二版

    電磁場與微波技術專業主要從事電磁場理論、微波光波技術及其工程應用的研究,包括電磁場理論與應用、光波導理論與技術、微波毫米波技術與系統、微波毫米波集成技術、光波技術及其應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、計算電磁學、微波毫米波器件與電路、微波毫米波通信與雷達系統、超寬帶(UWB)技術、新型天線技術、復雜目標的散射特性和復雜環境的傳播特性、光器件與光傳感技術、空間光通信與量子密鑰分配技術以及與相關學科交叉的理論與技術等。適合從事微波在介質中的傳輸,電磁場目標識別、成像,微波波譜理論與技術研究和微波、光纖傳感器,微波波譜儀、微波吸收材料的開發研制的工程人員學習。

    標簽: 電磁場 微波

    上傳時間: 2022-07-17

    上傳用戶:得之我幸78

  • 深度學習入門書籍中文版

    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家、科學作家、計算機編程研究人員。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網絡與機器學習入門資料之一。內容非常淺顯易懂,很多數學密集的區域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數字的識別問題,每個模型和改進都有詳細注釋的代碼。非常適合用來入門神經網絡和深度學習! 全書共分為六章,目錄如下: 第一章:使用神經網絡識別手寫數字 第二章:反向傳播算法如何工作 第三章:改進神經網絡的學習方法 第四章:神經網絡可以計算任何函數的可視化證明 第五章:深度神經網絡為何很難訓練 第六章:深度學習 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經網絡的核心概念,包括現代技術的深度學習。在完成這本書的學習之后,你將使用神經網絡和深度學習來解決復雜模式識別問題。你將為使用神經網絡和深度學習打下基礎,來攻堅你自己設計中碰到的問題。 本書一個堅定的信念,是讓讀者更好地去深刻理解神經網絡和深度學習,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不是作為一個如何使用一些特定神經網絡庫的教程。僅僅學會如何使用庫,雖然這也許能很快解決你的問題,但是,如果你想理解神經網絡中究竟發生了什么,如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理,那么只是學習些熱?的程序庫是不夠的。你需要領悟讓神經網絡工作的原理。

    標簽: 深度學習

    上傳時間: 2022-07-24

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  • VIP專區-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列(45)

    VIP專區-嵌入式/單片機編程源碼精選合集系列(45)資源包含以下內容:1. 詳細的介紹了minigui的原理及其在linux上的實現..2. c8051f04x_cn數據手冊中文版c 8051f04x_cn數據手冊中文版.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. 數據采集模擬端口選擇.8. 用模擬比較器實現AD模擬轉換.9. 用c語言編寫的SPI總線在單片機中的應用源代碼.10. 用c語言編寫的計算器的源代碼.11. 單片機液晶顯示器點陣的實現.12. 鍵盤掃描輸入.13. ATmega128L單片機 數據手冊 ATmega128L微控制器.14. S3C44B0X全套培訓資料及源代碼 e008s3c44b0x.15. FreeRTOS ver3.4.2 免費Real Time OS..16. 轉載別人的作為下載源.17. 程序為步進電機程序.18. 此程序為紅綠燈程序.19. ad采集程序.20. cvavrc編譯器函數庫介紹,對各函數介紹比較全。.21. 這里是對80c196的一個概述.22. 這是Chipcon公司推出的最新板Zigbee開發軟件平臺RFSmart_Studio6.20。CC2430.23. 一個很好用的12864液晶顯示屏的驅動源程序.24. 有關ARM的詳細的參考資料.25. 該程序是周立功公司開發的在lpc系列ARM的基礎上開發SD卡的相關程序以及對應pc機程序.26. Easy JTAG Driver.27. gdb使用詳解.doc 嵌入式開發努力學習中!.28. PCI9054應用程序(VC)是用VC開發的對應的應用程序.29. ucos2 內核的詳盡代碼.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. 一個小的操作系統包括應用程序很有參考價值.34. 一個開放源代碼的AVR單片機編程器.35. QF量子框架源碼.36. LU矩陣分解單機版最新版本.37. 隨機長生一些溫度直.38. 嵌入式程序.39. vxworks嵌入式程序.40. C語言開發用開Z80芯片的匯編語言... 軟件類別:其他程序 運行環境:Win9x/NT/2000/XP.

    標簽: 機械制造 工藝

    上傳時間: 2013-04-15

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  • 深度學習中文電子書籍資料合集

    計算智能.人工神經網絡·模糊系統·進化計_12531.pdf 30.1M 斯坦福大學-深度學習基礎教程.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 深度學習基礎教程.pdf 9.5M [模式識別與智能計算:MATLAB技術實現(第2版)].楊淑瑩.掃描版.pdf 29.3M 機器學習:實用案例解析(中文版,帶完整書簽).pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 學習資料 .pdf 747KB 深度學習的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【試讀】《自然計算:DNA、量子比特和智能機器的未來》前言+目錄+第1章.pdf 4.6M 百度深度學習-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 機器學習與數據挖掘方法和應用.pdf 17.6M 深度學習(最全的中文版)_2017年新書.pdf 30.3M 機器學習與數據挖掘方法和應用(經典).pdf 12M 模式識別與智能計算-matlab技術實現.pdf 27.9M 歐盟在多領域的物聯網技術應用需求.rar 1.1M 伯克利大學機器學習(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度學習結構和算法比較分析.pdf 1.7M 機器學習實戰及配套代碼.rar 39.5M 機器學習實踐經驗指導.pdf 449KB 余凱_深度學習的昨天今天和明天.pdf 913KB 淺談深度學習_肖達.pdf 10.2M 人工智能原理與應用——專家系統、機器學習、面向對象的方法_10184566.pdf 9.8M 機器學習與概率圖模型_王立威.pdf 1.8M 機器學習十大算法.pdf 4.9M 百度深度學習進展介紹.ppt 18M 機器學習部分課后習題答案.zip 651KB 深度學習——機器學習領域的新熱點.pdf 4.4M 科研立項的極客之道.ppt 11.2M

    標簽: Visual 2000 電力 出版社

    上傳時間: 2013-07-02

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