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[美]Itzik Ben-Gan 著
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新一代功率半导体研发与应用精讲 岩室宪幸
『简体书』 作者:[日]岩室宪幸 出版:机械工业出版社 日期:2025-08-01 随着5G通信、新能源汽车(xEV)等前沿技术的蓬勃发展,对高效、高可靠性的功率半导体的需求日益增长,本书正是基于此而诞生的。本书分3篇,共有9章,内容包括SiC功率半导体、GaN功率半导体、金刚石功率半导体、Ga2O3(氧化镓)功率半导体、功率半导体与器件的封 ... |
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生成式深度学习(第二版)
『简体书』 作者:[英]大卫 福斯特[David Foster] 出版:中国电力出版社 日期:2025-08-01 本书从深度学习的基础知识讲起,逐步深入当前最尖端的架构。你可以通过书中的技巧和窍门,学习如何构建能够更有效地学习以及更具创造力的模型。本书的主要内容有:学习如何通过变分自动编码器(VAE)改变图像中人物的面部表情。学习如何训练GAN,根据数据集生成图像。学习如 ... |
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生成对抗网络入门指南(第2版)
『简体书』 作者:史丹青 出版:机械工业出版社 日期:2021-06-01 从2014年至今,与GAN有关的论文数量急剧增加,从谷歌学术的数据来看,数量仍在不断增加中。究其原因,除了科学研究本身的魅力之外,诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让业界非常兴奋,给人工智能领域带来诸多可能性。 本书是GAN的入门书籍,结合基 ... |
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日系深度学习入门书:用Python编程一步步实现深度神经网络 学习深度学习技术原理,了解AI技术本质和ChatGPT底层
『简体书』 作者:[日]我妻幸长 出版:中国水利水电出版社有限公司 日期:2022-01-01 《写给新手的深度学习 2——用 Python 实现的循环神经网络 RNN 和 VAE、GAN》一书以Python 为基础,不借助 TensorFlow、PyTorch 等任何框架,以浅显易懂的语言对循环神经网络RNN 及生成模型中的 VAE、GAN 的构建方法 ... |
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实战深度学习高阶——运用TensorFlow
『简体书』 作者:张智超 邓劲生 尹晓晴 出版:清华大学出版社 日期:2022-04-01 本书是一本介绍深度学习的实践教材,采用的深度学习工具为TensorFlow。本书主要内容包括深度学习环境搭建,数据处理与模型加载,图像处理,图像增强识别实战和两阶段目标检测实战,单阶段目标检测,实战文本识别和图像生成,机器创作,情感分类、翻译、对话,GAN及其 ... |
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基于TensorFlow的图像生成
『简体书』 作者:[英]Soon Yau Cheong[张舜尧] 出版:电子工业出版社 日期:2022-10-01 本书是一本使用深度学习生成图像和视频的实用指南。书中深入浅出地介绍了基于TensorFlow生成图像的基本原理。本书有三部分共10章,第一部分介绍使用TensorFlow生成图像的基本知识,包括概率模型、自动编码器和生成对抗网络(GAN);第二部分通过一些应用 ... |
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TensorFlow 2机器学习实战:聚焦经济金融科研与产业的深度学习模型
『简体书』 作者:[瑞典]以赛亚·赫尔[Isaiah Hull]著 朱文强 译 出版:清华大学出版社 日期:2023-06-01 本书侧重于实证维度的经济和金融问题,以及如何用机器学习方法求解这些问题,通过建立相关模型得出相应的结论。这包括各种区分深度学习模型DNNs、cnn、lstm和DQNs、生成机器学习模型gan和VAEs和基于树的模型。本书内容还涵盖了经济学和机器学习的经 ... |
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液态金属印刷半导体技术(液态金属物质科学与技术研究丛书)
『简体书』 作者:刘静 李倩 杜邦登 出版:上海科学技术出版社 日期:2023-07-01 经典半导体制备及器件光刻工艺通常受制于价格高昂的设备、繁琐冗长的制程及严重水电消耗。作者刘静教授带领团队研发的液态金属印刷半导体技术,以一种自下而上的全新方式实现了对Ga2O3、GaN等第三代、第四代以及更多类型半导体的大面积低成本印制,由此可快速构筑二极管、 ... |
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Python机器学习入门与实践
『简体书』 作者:[日]大关真之 出版:水利水电出版社 日期:2023-11-01 《Python 机器学习入门与实践——从深度学习到生成对抗网络 GAN》是一本用 Python 进行机器学习编程的入门书,书中采用了欧洲童话故事中的人物角色“王后”“魔镜”“白雪公主”等,通过阅读不同角色的 Python 学习笔记中的示例代码和讲解,让读者在追 ... |
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新型固态pH传感器的研究
『简体书』 作者:董燕 出版:黑龙江大学出版社 日期:2024-01-01 本文针对AlInNGaN HEMT器件性能的热退化问题,提出添加背势垒层和自支撑GaN衬底的解决思路,并通过数值模拟的方法进行了验证优化。另通过模拟和实验研究了AlGaNGaN和AlInNGaN HEMT的pH值传感器性能并对感测区尺寸进行了优化,证明G ... |
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生成式深度学习 第2版(影印版)
『简体书』 作者:[美]大卫·福斯特 出版:东南大学出版社 日期:2024-03-01 生成式AI是科技领域最炙手可热的话题。这本实践用书教机器学习工程师和数据科学人员如何利用TensorFlow和Keras从零开始创建令人印象深刻的生成式深度学习模型,包括变分自编码器VAE、生成对抗网络GAN、Transformers、归一化流、基于能 ... |
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功率半导体器件:封装、测试和可靠性
『简体书』 作者:邓二平、黄永章、丁立健 编著 出版:化学工业出版社 日期:2024-05-01 本书讲述了功率半导体器件的基本原理,涵盖Si器件、SiC器件,GaN器件以及GaAs器件等;综合分析和呈现了不同类型器件的封装形式、工艺流程、材料参数、器件特性和技术难点等;将功率器件测试分为特性测试、极限能力测试、高温可靠性测试、电应力可靠性测试和寿命测试等 ... |
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高维因子模型的极大似然分析:理论与方法
『简体书』 作者:李鲲鹏 出版:商务印书馆 日期:2020-01-01 高维因子模型是当前计量经济学中的一个重要模型。以美国美联储前主席Ben S. Bernanke、哈佛大学教授James H. Stock以及普林斯顿大学教授Mark M. Watson为代表的欧美学者,在广泛的实证研究中发现,经过高维因子模型增广的计量经济学模 ... |
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TensorFlow深度学习实战
『简体书』 作者:[美]安东尼奥·古利[Antonio,Gulli]阿米塔·卡 出版:机械工业出版社 日期:2019-01-01 本书将介绍如何有效地使用Google的开源框架TensorFlow进行深度学习。通过学习,你将实现不同的深度学习网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度Q learning网络(DQN)和生成对抗网络(GAN),以及如何使用TensorFl ... |
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Keras高级深度学习
『简体书』 作者:罗韦尔·阿蒂恩扎[Rowel,Atienza] 出版:机械工业出版社 日期:2020-05-01 《Keras高级深度学习》是高级深度学习技术的综合指南,内容包括自编码器、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)和深度强化学习(DRL),在这些技术的推动下,AI于近期取得了令人瞩目的成就。 《Keras高级深度学习》首先对多层感知器(MLP)、卷积 ... |
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Scikit-Learn、Keras和TensorFlow的机器学习实用指南 第2版(影印版)
『简体书』 作者:Aurélien,Géron 著 出版:东南大学出版社 日期:2020-06-01 通过Scikit-Learn和pandas的端到端项目学习机器学习基础知识 使用TensorFlow 2构建和训练若干神经网络架构,解决分类和回归问题 探索对象检测、语义分割、注意力机制、语言模型,生成对抗网络(GAN)等 探索Keras API,Ten ... |
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PyTorch生成对抗网络编程
『简体书』 作者:[英]塔里克·拉希德[Tariq,Rashid] 出版:人民邮电出版社 日期:2020-12-01 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)是神经网络领域的新星,被誉为机器学习领域近20年来*酷的想法。 本书以直白、简短的方式向读者介绍了生成对抗网络,并且教读者如何使用PyTorch按部就班地编写生成对抗网络。全 ... |
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认知无线电系统功率放大器设计建模与预失真
『简体书』 作者:高明明 出版:电子工业出版社 日期:2022-08-01 本书收录了著者及所在团队在认知无线电系统功率放大器设计建模与预失真方面所取得的成果,共4章,主要内容包括:功率放大器的研究与设计、功率放大器非线性分析、预失真技术原理与应用、压缩感知框架下信号采集与预失真重构。本书介绍了GaN器件的平衡式逆F类功率放大器的研究 ... |
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模型和数据双驱动的多波段图像融合理论与方法
『简体书』 作者:蔺素珍 出版:电子工业出版社 日期:2023-03-01 本书在总结多波段图像融合的研究现状、存在问题及发展趋势的基础上,提出了模型和数据双驱动的多波段图像融合概念、理论与方法。本书内容主要集中于模型和数据双驱动的多波段图像自适应分解重构方法、多波段图像自适应融合规则构建方法、基于GAN的多波段图像同步自适应融合方法 ... |
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氮化物宽禁带半导体材料与电子器件
『简体书』 作者:郝跃,张金风,张进成 出版:科学出版社 日期:2019-12-01 在*章引言介绍了III族氮化物电子材料的应用领域、GaN微波功率高电子迁移率晶体管HEMT器件的研究进展以及本书的内容组织,随后的内容可分为材料和器件两大部分。在氮化物电子材料部分(第二章到第八章)介绍了氮化物基本材料性质、异质外延方法和机理、HEMT异质结材 ... |
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