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)

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1月出席DesignCon 2015时，我有机会听到一个由Efficient Power Conversion 公司CEO Alex  Lidow主讲的有趣专题演讲，谈到以氮化镓（GaN）技术进行高功率开关组件（Switching Device）的研发。我也有幸遇到“电源完整性  --在电子系统测量、优化和故障排除电源相关参数（Power Integrity - Measuring， Optimizing， and  Troubleshooting Power Related Parameters in Electronic Systems）”一书的作者Steve  Sandler，他提出与测

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原始生成对抗网络Generative Adversarial Networks GAN包含生成器Generator和判别器Discriminator，数据有真实数据groundtruth，还有需要网络生成的“fake”数据，目的是网络生成的fake数据可以“骗过”判别器，让判别器认不出来，就是让判别器分不清进入的数据是真实数据还是fake数据。总的来说是：判别器区分真实数据和fake数据的能力越强越好；生成器生成的数据骗过判别器的能力越强越好，这个是矛盾的，所以只能交替训练网络。 需要搭建生成器网络和判别器网络，训练的时候交替训练。 首先训练判别器的参数，固定生成器的参数，让判别器判断生成器生