COMSOL仿真模块中的second_harmonic_generation（二次谐波生成）模型是用于模拟激光系统中的非线性效应。激光系统作为现代电子学中的一个重要应用领域，其产生激光波长的方式尽管多种多样，但有一个共同点：波长由受材料参数影响的受激辐射决定。特别地，要生成短波长激光（例如紫外光）是一项挑战。通过使用非线性材料，可以产生频率是激光光频率倍数的谐波。 在COMSOL仿真环境中，设置二次谐波生成作为瞬态波仿真，是通过使用非线性材料特性来完成的。模型选取了Nd:YAG（掺钕钇铝石榴石）激光器发出的波长为1.06μm的激光束聚焦于非线性晶体中，使激光束的腰围位于晶体内部。 模型定义部分为了简化问题并节约计算时间，这个模型不是一个完整的3D模拟，而是一个2D模型。它使用COMSOL Multiphysics的标准2D坐标系统，假设激光束在x方向传播，并在y方向有高斯强度分布，电场沿z方向偏振。 激光束传播时，它以一个近似的平面波形式传播，横截面强度为高斯形状。在焦点处，激光束具有最小宽度w0。通过求解二维几何中时间谐波Maxwell方程得到的电场（z分量）是： Exyz()=E0()exp[-(y-w0x)^2/w0^2]cos(ωt-kx+ηx)-/2ky^2ez/2Rx() 其中，w0是最小束腰，ω是角频率，y是平面横向坐标，k是波数。尽管波前并非完全平面，它像球面波一样传播，具有半径R(x)。然而，接近焦点处，波几乎为平面。激光束也通过高斯脉冲在时间上进行建模。 在COMSOL仿真模型中，非线性效应的二阶方程用于描述第二谐波的产生。这里，模型显示了如何设置非线性材料属性中的瞬态波仿真，特别是如何通过非线性效应来模拟激光束通过非线性晶体时产生的二次谐波。在这里，非线性效应表现为二阶过程，使得入射光束的频率加倍，产生出与原基波长一半相对应的相干光。这个过程是通过求解Maxwell方程来实现的，而且特别关注了光束在空间和时间中的分布。 非线性材料在现代光学中扮演着核心角色，它们可以产生从光频的一次谐波到多次谐波的频率转换。这种现象依赖于非线性效应，如二次非线性效应中所见的二阶非线性材料。这种效应在材料的非线性极化中表现为频率的平方或立方与电场之间的关系。在COMSOL的仿真模型中，这种非线性响应需要通过特定的材料参数和边界条件来精确地描述。 这个模型强调了COMSOL Multiphysics在进行激光系统仿真的能力，特别是在模拟激光与材料相互作用的非线性效应方面。通过这样的仿真模型，研究人员和工程师可以探索激光束的传播特性、激光与材料相互作用的物理现象，以及如何控制和优化这些参数来设计和开发新一代的光学器件。

5G.5G.Advanced.The.New.Generation.Wireless.Access.Technology.3rd.Edition.0443131732 第三版，最新版本，非常费劲才搞到的 Key features Covers the entire Release 17 in detail Includes the core elements of Release 18 Contains three new chapters: NTN - describing NR operation over satellites (non-terrestrial networks) with a discussion on satellite communication, changes introduced in NR to support NTN operation (e.g., timing advance changes, HARQ enhancements); RedCap- describing NR reduced capability for (high-end)

《H.264与MPEG-4视频压缩：为下一代多媒体编码》一书由Iain E. G. Richardson撰写，全面介绍了MPEG-4和H.264这两种视频压缩标准的技术细节及其在实际应用中的表现。此书对希望深入了解视频编码技术的专业人士和学生来说是一本宝贵的资源。 ### 一、MPEG-4简介 MPEG-4是一种多媒体压缩标准，由国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合制定。它不仅用于视频编码，还支持音频和其他形式的多媒体数据。MPEG-4的设计目标是提供更高效的数据压缩方法，适用于多种网络环境下的传输，包括互联网和移动通信系统。 #### 技术特点： - **可扩展性**：支持不同分辨率和比特率。 - **交互性**：允许用户与媒体内容进行交互。 - **对象编码**：采用基于对象的编码方式，可以独立地处理视频中的各个元素。 ### 二、H.264编码标准 H.264，又称AVC（Advanced Video Coding），是由ITU-T和ISO/IEC联合开发的一种高效视频压缩格式。它的设计目的是为了应对高清视频传输的需求，并且能够在较低的带宽下提供高质量的图像。 #### 主要技术特征： - **高效率**：相比前代标准如MPEG-2，H.264能够提供更高的压缩比，同时保持或改善视频质量。 - **适应性强**：支持各种分辨率，适用于不同的应用场景。 - **错误恢复能力**：具有较强的错误恢复机制，能够在恶劣的网络环境下保证视频流的质量。 ### 三、MPEG-4与H.264的技术对比 虽然MPEG-4和H.264都属于视频编码标准，但它们之间存在一些关键的区别： 1. **压缩效率**：H.264通常提供比MPEG-4更好的压缩效率，在相同的视频质量和分辨率条件下，H.264所需的比特率更低。 2. **应用场景**：MPEG-4由于其灵活的对象编码特性，在交互式多媒体应用中更为常见；而H.264则因其高效率，在视频会议、流媒体服务等场景中得到了广泛应用。 3. **计算复杂度**：H.264的解码过程通常比MPEG-4更为复杂，这意味着在实时应用中可能需要更多的计算资源。 ### 四、视频压缩框架与流程 #### 视频压缩的基本框架包括以下步骤： 1. **帧内预测**：利用当前帧内的空间冗余进行预测编码。 2. **帧间预测**：利用前后帧之间的时域冗余进行预测编码。 3. **变换与量化**：将预测残差通过离散余弦变换（DCT）或其他类似的变换进行转换，然后进行量化处理，减少数据量。 4. **熵编码**：采用变长编码等技术进一步压缩数据，提高压缩效率。 ### 五、案例分析与实际应用 书中还提供了丰富的案例研究和实例，帮助读者更好地理解这些视频压缩技术如何应用于现实世界。例如，在视频监控领域，H.264的高效压缩能力使得可以在有限的存储空间内存储更多的视频资料；而在在线教育平台中，MPEG-4的交互特性可以实现更加生动的教学体验。 ### 六、未来展望 随着技术的发展，新的视频编码标准不断出现，如HEVC（H.265）、AV1等，它们旨在提供更高效率的视频压缩方案。不过，《H.264与MPEG-4视频压缩：为下一代多媒体编码》这本书仍然具有很高的参考价值，对于想要深入了解视频压缩原理和技术发展历史的人来说，它是一本不可或缺的指南。 《H.264与MPEG-4视频压缩：为下一代多媒体编码》深入浅出地介绍了这两种重要的视频压缩标准，并对其背后的技术原理进行了详尽的解析。无论是对于视频编码领域的初学者还是专业人士，本书都是一份宝贵的学习资源。

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RNN莎士比亚文本生成 该网络应用程序使用LSTM训练莎士比亚的数据，并创建一种语言模型，以莎士比亚的风格生成文本。 RNN（递归神经网络） 递归神经网络（RNN）是一类人工神经网络，对于建模序列数据（例如时间序列或自然语言）具有强大的功能。 与RNN相比，香草神经网络有一个缺点，它们无法解决需要记住有关过去输入信息的机器学习问题。 在处理顺序数据时，记住数据中的关系是关键，而普通的CNN并不擅长长度可变的输入和输出。 因此，我正在使用RNN进行文本生成。 我使用一种称为LSTM的特殊RNN，它可以处理非常大的数据序列。 简单的RNN有一个称为消失梯度问题的问题，因此它们无法处理大序列。 LSTM旨在处理长期依赖关系。 开发环境 烧瓶== 1.1.2 Werkzeug == 1.0.1 张量流CPU 麻木 古尼康

pylbm pylbm是使用Lattice Boltzmann求解器进行数值模拟的多合一软件包。 该软件包提供了用于描述1D，2D和3D问题中的格子Boltzmann方案的所有工具。 我们选择D'Humières形式主义来描述问题。 您可以使用一组简单的形状（例如圆形，球形，...）来制作复杂的几何图形。 pylbm使用Cython，NumPy或Loo.py根据用户指定的方案和域执行数值方案。 Pythran和Numba即将面市。 pylbm具有mpi4py的MPI支持。 安装 您可以通过多种方式安装pylbm 与曼巴或conda mamba install pylbm -c conda-forge conda install pylbm -c conda-forge 与Pypi pip install pylbm 或者 pip install pylbm --user 从来源

文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

CommonGen：面向生成常识推理的受限文本生成挑战 @article{lin2019comgen, author = {Bill Yuchen Lin and Wangchunshu Zhou and Ming Shen and Pei Zhou and Chandra Bhagavatula and Yejin Choi and Xiang Ren}, title = {CommonGen: A Constrained Text Generation Challenge for Generative Commonsense Reasoning}, journal = {Findings of EMNLP}, year = {2020} } CommonGen是一个新的受约束文本生成数据集，它需要不同种类的常识来生成有关日常场景的句子，并因此针对生成型