实现使用GAN进行纹理合成的代码

本文首先从器件有源区耗尽过程分析表明AlGaN/GaN HEMTs器件具有与传统Si功率器件不同的耗尽过程，针对AlGaN/GaN HEMTs器件特殊的耐压机理，提出了一种降低表面电场，提高击穿电压的新型RESURF AlGaN/GaN HEMTs结构。新结构通过在极化的AlGaN层中引入分区负电荷，辅助耗尽二维电子气，有效降低了引起器件击穿的栅极边缘高电场，并首次在漏极附近引入正电荷使漏端高电场峰降低。利用仿真软件ISE分析验证了AlGaN/GaN HEMTs器件具有的“虚栅”效应，通过电场和击穿特性分析获得，新结构使器件击穿电压从传统结构的257V提高到550 V。

在动态图像文件行为的分布式图像可视化中，使用GAN模拟恶意软件作者以提供主动保护 引用为： VS Bhaskara, and D. Bhattacharyya. arXiv preprint arXiv:1807.07525 [stat.ML] (2018) 。 引用代码 训练的WGAN-GP模型基于上发布的代码。 我们将带有improved_wgan_training/gan_64x64.py脚本与GoodGenerator和GoodDiscriminator函数定义的网络体系结构GoodDiscriminator使用。 每个通道使用的64位dHash基于上的实现。 在color_dHash192.py脚本中显示了通过在彩色图像的通道上串联dHash来哈希的扩展。 数据集 dataset_filedetails.csv ：列出文件SHA256哈希值和所使用的12,006个不同可执行文

关于AlGaN GaN HEMT器件的silvaco仿真代码

MSG-GAN: 多尺度梯度GAN（体系结构受ProGAN启发，但不使用逐层增长）

Cree发布了两款突破性的GaN HEMT三极管，用于覆盖4.9-5.8GHz频带的WiMAX。新款三极管CGH55015F与CGH55030F是首次发布的特定工作在5.8GHz的GaN HEMT WiMAX产品，其性能级别进一步证实了Cree在GaN技术上的的领导地位。　　新款15-watt与30-watt器件的重要潜在特性包括：　　1. 相比于类似功率级的GaAs MOSFET器件，效率增加四倍　　2. 相比于商业可用硅LDMOS，提高了工作频率　　3. 在免授权的5.8GHz ISM（工业，科学与医疗）频段和5.3GHz与5.47GHz U-NII（不需许可的国家信息基础构架）频段内的工

盖特·甘 GaitGAN的pytorch实现：使用生成对抗网络的不变步态特征提取。 Yu, Shiqi, et al. "Gaitgan: invariant gait feature extraction using generative adversarial networks." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops. 2017. 相依性 python3 pytorch >= 0.4.0 。 训练 要训​​练模型，请将silhoutte数据放在存储库中，然后转到src dir并运行 python3 train.py 该模型将每500次迭代保存到执行目录中。 您可以更改train.py中的间隔。 监控表现 安装 。 使用python3 -

基于AlGaN电子阻挡层的ZnO异质结激子发光二极管的研制，李长鸣，梁红伟，通过在n-ZnO与p-GaN之间引入AlGaN电子阻挡层，在电注入下利用该种结构实现了来自于ZnO的紫外发光。该异质结结构表现出典型的二极管整流

这是介绍的TAC-GAN模型的Tensorflow实现。 文本条件辅助分类器生成对抗网络（TAC-GAN）是一种文本到图像的生成对抗网络（GAN），用于从文本描述中合成图像。 TAC-GAN在 -GAN的基础上，通过将生成的图像置于文本描述而不是类标签进行调节。 在提出的TAC-GAN模型中，基于噪声矢量和另一个包含文本描述的嵌入式表示的矢量来构建生成网络的输入矢量。 尽管鉴别器类似于AC-GAN的鉴别器，但在进行分类之前，它也得到了增强，可以接收文本信息作为输入。 为了将图像的文本描述嵌入到矢量中，我们使用了 以下是TAC-GAN模型的体系结构 先决条件 以下是一些重要的依赖项，其余的可以使用requirements.txt安装 的Python 3.5 ：用于跳过思想向量 ：用于跳过思想向量 ：用于跳过思想向量 建议使用虚拟环境来运行此项目，并通过使用文件在其中安装所需的依赖

相对论的甘 它是什么？ 此仓库具有相对论GAN的简单实现。 相对论修改了GAN目标，从而大大提高了训练的稳定性。 这两个目标是： 对于发电机培训步骤： err_d = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) - 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) + 1) ** 2) ) 凡y_real是鉴别得分的真实数据和y_gene是鉴别得分假数据 对于鉴别器： err_g = ( torch.mean((y_real - torch.mean(y_gene) + 1) ** 2) + torch.mean((y_gene - torch.mean(y_real) - 1) ** 2)