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。
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）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.
上傳時間： 2013-04-15
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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
上傳時間： 2013-07-02
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