《现代光学基础与前沿》涵盖了几何光学、波动光学和量子光学的核心内容，包括光线光学、光的波动性与矢量性、光的相干性、光的衍射、部分相干光学、固体光学、量子化光场等；同时包含了现代光学的一些前沿领域，如现代量子光学、原子光学、超快光学、特种材料光学、引力光学等。《现代光学基础与前沿》十分注重现代光学理论体系的完整性及其内在联系，包含了光线光学与波动光学之间、波动光学与量子光学之间的相互过渡等内容，同时尽可能多地把现代光学的新理论、新方法和新应用包括进去，使得读者通过《现代光学基础与前沿》，能够较系统、全面地掌握现代光学的基础理论，把握现代光学的发展方向，较快地进入到现代光学的前沿。《现代光学基础与前沿》的读者对象为物理、光学、光电子类及相关专业的本科生、研究生、教师和科研工作者。
标签： 现代光学
上传时间： 2022-04-13
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费恩曼（R．P．Feynman）1918年生于布鲁克林区，1942年在普林斯顿获得博士学位。第二次世界大战期间在洛斯阿拉莫斯，尽管当时他还很年轻，但已在曼哈顿计划中发挥了重要作用。以后，他在康奈尔大学和加利福尼亚理工学院任教。1965年，因他在量子电动力学方面的工作和朝永振一郎及施温格（J．Schwinger）同获诺贝尔物理学奖。费因曼博士获得诺贝尔奖是由于成功地解决了量子电动力学理论问题，他也创立了说是液氦中起流动性现象的数学理论。此后，他和盖尔曼（M.Gell-Mann）在B衰变等弱相互作用领域内做出了奠基性的工作。在以后的几年里，他在夸克理论的发展中起了关键性的作用，提出了他的高能质子碰撞过程的部分子模型。除了这些成就之外，费恩曼博士将新的基本计算技术及记号法引时物理学，首先是无处不在的费恩曼图，在近代科学历史中，它比任何其他数学形式描述都更大地改变了对基本物理过程形成概念及进行计算的方法。费恩曼是一位卓越的教育家。在他区得的许多奖项中，他对1972年获得的奥斯特教学奖章特别感到自豪。在1963年第一次出版的《费恩曼物理学讲义》被《科学叛国人》杂志的一位评论员描写为“咬不动但富于营养并且津津有味。25年后它仍是教师和最好的初学学生的指导书”。为了使外行的公众增加对物理学的了解，费恩曼博士写了《物理定律和量子电动力学的性质：光和物质的奇特理论》。他还是许多高级出版物的作者，这些都成为研究人员和学生的经典参考书和教科书。费恩曼是一个活跃的公众人物。他在挑战者号调查委员会里的工作是从所周知的，特别是他的著名的O型环对寒冷的敏感性的演示，这是一个优美的实验，除了一杯冰水以外其他什么也不需要。费恩曼博士1960年在加利福尼亚州课程促进会中的工作却很少人知道，他在会上抨击了教材的平庸。仅仅罗列费恩曼的科学和教育成就并没有恰当抓信这个人的本质。即使是他 最最技术性的出版物的读者都知识道，费恩曼活跃的多面的人格在他所有的工作中都闪闪发光。除了作为物理学家，在各种不同的场合下他变成不同的人物：有进是无线电修理工，有时是锁具收藏家，艺术家、舞蹈家、邦戈（bongo）鼓手，甚至玛雅象形文字的解释者。对他的世界人们永远好奇，他是一个典型的经验主义者。费恩曼于1998年2月15日在洛杉矶逝世。
标签： 物理学
上传时间： 2022-04-24
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本文在介绍了氮化嫁材料的基本结构特征及物理化学特性之后，从氮化擦的外延结构的属性和氮化擦基高性能芯片设计两个方面对氮化家材料和器件结构展开了讨论。其中材料属性部分，介绍了透射电子显微镜的工作原理及其主要应用范围，然后根据实验分析了TEM图片，包括GaN多量子阱，重点分析了V型缺陷和块状缺陷的高分辨图形，分析了他们对材料属性的影响。然后分析了多种氮化擦样品的光致发光谱和电致发光谱，并解释其光谱蓝移和红移现象。在属性部分最后介绍了基于密度泛函理论和第一性原理的CASTEP程序及其在分析GaN材料属性上的应用。在芯片结构设计部分，本文提出了三种高效率LED芯片的设计结构，分别是基于双光子晶体的LED芯片，基于微球模型的LED芯片，基于激光剥离衬底的大功率LED芯片。涉及到光子晶体理论，蒙特卡罗理论及激光剥离理论，本文分别介绍和分析了各类理论基础，并在此基础上提出新的设计结构，给出仿真分析结果。双光子晶体可以提供较完善的反射层，出射层。微球LED可以利用大尺寸表面结构来大大提高LED芯片的外量子效率。基于激光剥离衬底的大功率LED可以实现较好散热效果和功率。
标签： led
上传时间： 2022-06-25
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电磁场与微波技术专业主要从事电磁场理论、微波光波技术及其工程应用的研究，包括电磁场理论与应用、光波导理论与技术、微波毫米波技术与系统、微波毫米波集成技术、光波技术及其应用等几个主要研究方向。研究课题主要涉及电磁理论中的辐射与散射、计算电磁学、微波毫米波器件与电路、微波毫米波通信与雷达系统、超宽带（UWB）技术、新型天线技术、复杂目标的散射特性和复杂环境的传播特性、光器件与光传感技术、空间光通信与量子密钥分配技术以及与相关学科交叉的理论与技术等。适合从事微波在介质中的传输，电磁场目标识别、成像，微波波谱理论与技术研究和微波、光纤传感器，微波波谱仪、微波吸收材料的开发研制的工程人员学习。
上传时间： 2022-07-17
上传用户：得之我幸78
该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com书籍介绍 这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！ 全书共分为六章，目录如下： 第一章：使用神经网络识别手写数字 第二章：反向传播算法如何工作 第三章：改进神经网络的学习方法 第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明 第五章：深度神经网络为何很难训练 第六章：深度学习 《Neural Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。 本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。
标签： 深度学习
上传时间： 2022-07-24
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VIP专区-嵌入式/单片机编程源码精选合集系列（45）资源包含以下内容：1. 详细的介绍了minigui的原理及其在linux上的实现..2. c8051f04x_cn数据手册中文版c 8051f04x_cn数据手册中文版.3. 汇编时钟程序.4. 这是一个minweb原程序.5. 做液晶显示用的获得汉字字模区位码的软件和一些例城.6. 这是移植到hcs12上的UC/OS－ii程序 欢迎使用.7. 数据采集模拟端口选择.8. 用模拟比较器实现AD模拟转换.9. 用c语言编写的SPI总线在单片机中的应用源代码.10. 用c语言编写的计算器的源代码.11. 单片机液晶显示器点阵的实现.12. 键盘扫描输入.13. ATmega128L单片机 数据手册 ATmega128L微控制器.14. S3C44B0X全套培训资料及源代码 e008s3c44b0x.15. FreeRTOS ver3.4.2 免费Real Time OS..16. 转载别人的作为下载源.17. 程序为步进电机程序.18. 此程序为红绿灯程序.19. ad采集程序.20. cvavrc编译器函数库介绍,对各函数介绍比较全。.21. 这里是对80c196的一个概述.22. 这是Chipcon公司推出的最新板Zigbee开发软件平台RFSmart_Studio6.20。CC2430.23. 一个很好用的12864液晶显示屏的驱动源程序.24. 有关ARM的详细的参考资料.25. 该程序是周立功公司开发的在lpc系列ARM的基础上开发SD卡的相关程序以及对应pc机程序.26. Easy JTAG Driver.27. gdb使用详解.doc 嵌入式开发努力学习中！.28. PCI9054应用程序（VC）是用VC开发的对应的应用程序.29. ucos2 内核的详尽代码.30. 基于s3c44b0的测试程序.31. 基于nios软核处理器的FPGA嵌入式片上系统中的mp3算法.32. 日本很有名的一个嵌入式RTOS.33. 一个小的操作系统包括应用程序很有参考价值.34. 一个开放源代码的AVR单片机编程器.35. QF量子框架源码.36. LU矩阵分解单机版最新版本.37. 随机长生一些温度直.38. 嵌入式程序.39. vxworks嵌入式程序.40. C语言开发用开Z80芯片的汇编语言... 软件类别：其他程序 运行环境：Win9x/NT/2000/XP.
上传时间： 2013-04-15
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计算智能.人工神经网络·模糊系统·进化计_12531.pdf 30.1M 斯坦福大学-深度学习基础教程.pdf 9.4M [游戏人工智能编程案例精粹].(Programming.Game.AI.by.Example).(美)Mat.Buckland.扫描版.pdf 54.4M 深度学习基础教程.pdf 9.5M [模式识别与智能计算：MATLAB技术实现(第2版)].杨淑莹.扫描版.pdf 29.3M 机器学习：实用案例解析（中文版，带完整书签）.pdf 34.7M .DS_Store 6KB python 学习资料 .pdf 747KB 深度学习的昨天、今天和明天.pdf 976KB 【试读】《自然计算：DNA、量子比特和智能机器的未来》前言+目录+第1章.pdf 4.6M 百度深度学习-CCF-2013Sep.pptx 28.7M 机器学习与数据挖掘方法和应用.pdf 17.6M 深度学习(最全的中文版)_2017年新书.pdf 30.3M 机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）.pdf 12M 模式识别与智能计算-matlab技术实现.pdf 27.9M 欧盟在多领域的物联网技术应用需求.rar 1.1M 伯克利大学机器学习(Practical Machine Learning).rar 35.8M 深度学习结构和算法比较分析.pdf 1.7M 机器学习实战及配套代码.rar 39.5M 机器学习实践经验指导.pdf 449KB 余凯_深度学习的昨天今天和明天.pdf 913KB 浅谈深度学习_肖达.pdf 10.2M 人工智能原理与应用——专家系统、机器学习、面向对象的方法_10184566.pdf 9.8M 机器学习与概率图模型_王立威.pdf 1.8M 机器学习十大算法.pdf 4.9M 百度深度学习进展介绍.ppt 18M 机器学习部分课后习题答案.zip 651KB 深度学习——机器学习领域的新热点.pdf 4.4M 科研立项的极客之道.ppt 11.2M
上传时间： 2013-07-02
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