University Physics with Modern Physics | 13th Edition Authors:Roger A. Freedman, Hugh D. Young, A Lewis Ford

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Michael Sze的经典半导体物理教材半导体器件（施敏）第三版中文版

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PINN层流 物理信息神经网络（PINN），用于解决流体动力学问题 参考纸 此回购包括论文中混合形式的物理信息神经网络的实现： 本文已由TAML发布，有权访问Elsevier数据库的人员可以访问以获取适用于照相机的版本。 每个文件夹的说明 FluentReferenceMu002 ：Ansys Fluent的参考解决方案，可实现稳定的流量； PINN_steady ：用PINN实现稳定流； PINN_unsteady ：用PINN实现非恒定流； 结果概述 穿过圆柱体的稳定流（左：物理信息神经网络；右：Ansys Fluent。） 穿过圆柱体的瞬态流（基于物理的神经网络结果） 笔记 这些实现是在TensorFlow 1.10.0的GPU版本上开发和测试的。

吡利纳克 Pylinac为治疗医学物理领域的Python程序员和非程序员提供TG-142质量保证（QA）工具。 Pylinac包含用于自动分析由线性加速器生成的图像和数据的高级模块。 大多数脚本可以使用少于10行的代码。 内置的GUI也很简单，尽管编程经验可能有助于识别错误。 该库还包含用于创建自己的图像分析算法的低级可。 整个软件包的主要功能包括： PDF报告生成，可提供可靠的文档 自动幻象注册，即使您没有设置完美的幻象 从文件，ZIP存档或URL加载图像 文献资料 首先，请安装软件包，运行演示，查看API文档并学习模块设计，请访问阅读文档中的文档。 安装 通过pip安装： $ pip install pylinac 有关更多详细信息，请参见“。 工具/快速入门指南 以下是当前可用的高级工具： - 输入原始数据，pylinac可以计算单个值（kQ，PDDx，Pion等

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