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

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FFHQ数据集 64x64规格

本资源是文本生成图像的SSA-GAN模型复现过程中必备的鸟数据集元处理数据包。包括test、text、train、example_filenames.txt、example_captions.txt、captions.pickle等数据。

SSAGAN预训练的 DAMSM 模型，包括文本编码器text encoder和图像编码器image encoder，其中text encoder是双向LSTM模型，image encoder是CNN模型。在文件中均已经预训练好了的第200轮。 下载后将其上传到 DAMSMencoders目录下并进行解压

资源包含文件：word+答辩PPT+源码+项目截图 经过国内外学者长时间地对GAN模型训练地数学理论上的研究因为涉及了博弈论、动力学和势场等学科领域而进展缓慢[]。然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，研究角度发生了改变，但是最终还是要解决关于GAN模型的几大根本性问题。以下，将逐步介绍开放性问题及理论原理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125043759

pid控制器设计代码matlab 真棒纸 有关深度学习，强化学习，GAN和Quadrotor控制理论的最新论文清单。 最新的： 深度学习： 2017年 。 Jakob N.Foerster等al。 牛津大学，加州大学伯克利分校，CMU的OpenAI。 。 盖·卡兹（Guy Katz）等。 al。 斯坦福大学。 。 Priya Goyal等。 Facebook。 。 陈畅友等。 布法罗大学，杜克大学。 。 让·皮埃尔·布赖特（Jean-Pierre Briot）等。 巴黎高中。 索尼等 。 刘伟义等。 中国电子科技大学，IBM沃森研究中心，哥伦比亚大学，波士顿大学。 大卫·雅各布斯（David Jacobs）。 马里兰大学-马里兰大学学院分校。 。 UT奥斯汀。 Goodfellow等。 al。 蒙特利尔大学。 （2014）。 **苏吉思·拉维（Sujith Ravi）。 Google研究。 ** 。 Soumith。 。 Vishwanath等。 罗格斯。 。 九乡谷。 南大，新加坡。 。 永成静微软，亚利桑那州立大学。 。 梁铮等。 澳大利亚悉尼科技大学。 。 王枫代尔夫特。 。 J

GAN生成对抗网络，随时生成数据，通过GAN训练后，产生与真实数据一样的数据。MATLAB代码，付代码说明