一文掌握 GaN 器件的直接驱动配置！

CMU最新深度学习课件 GAN模型 Benjamin Striner Generative adversarial networks (GANs) are relatively new. They have spawned a flurry of activity and progress in recent years. Goodfellow et al.

采用生成对抗网络（GAN）实现图像去模糊，用于图像的清晰化处理

生成对抗网络GAN网络的原理，进展，方向。综述的比较详细了

一些GAN实战代码,仅限参考

生成对抗网络综述：How Generative Adversarial Networks and Their Variants Work: An Overview

DW-GAN：用于非均匀图像去雾的离散小波变换GAN 这是DW-GAN的官方PyTorch工具。 在 ， 和查看更多详细信息 环境： Ubuntu的：18.04 CUDA版本：11.0 Python 3.8 依存关系： 火炬== 1.6.0 火炬视觉== 0.7.0 NVIDIA GPU和CUDA 预训练权重和数据集 下载和然后将其放置在文件夹./weights 。 下载和 （仅图像对1-25）数据集。 测试 对于模型推断，请运行以下命令。 请检查测试模糊图像路径（test.py第12行）和输出路径（test.py第13行）。 python test.py 定性结果 NTIRE 2021非均质除雾挑战验证图像的结果： NTIRE 2021非均质除雾挑战测试图像的结果： ###致谢我们感谢 ， MWCNN和KTDN的作者。 我们的代码的一部分建立在它们的模块上。 引文

新一代半导体材料GaN相比于Si、GaAs等材料，具有禁带宽、击穿场强高、热稳定性优异等特性，在宽带功放的设计中被广泛使用。基于CREE公司的两款GaN功率芯片进行级联，匹配电路为集中元件和分布元件混合，采用负反馈技术提高带宽，RC并联网络提高稳定性，设计了一款20 MHz～520 MHz的宽带功放。利用ADS软件对芯片模型和匹配电路进行优化仿真和实际调试，在20 MHz～520 MHz频段内，功放模块饱和输出功率大于9 W，增益大于29.5 dB，漏极效率高于40%，带内平坦度为±0.7 dB。

在计算机视觉领域，对抗网络(GANs)在生成逼真图像方面取得了巨大的成功。最近，基于GAN的技术在基于时空的应用如轨迹预测、事件生成和时间序列数据估算中显示出了良好的前景。

基于GAN和多通道CNN的电力系统暂态稳定评估_时纯.pdf