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[美]Gang Geogre Yin等
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生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现
『简体书』 作者：袁梅宇 出版：清华大学出版社 日期：2025-06-01 《生成对抗网络GAN：从理论到PyTorch实现》系统地讲解了生成对抗网络GAN的基本原理以及PyTorch编程技术，内容较全面，可操作性强，将理论与实践相结合。读者通过理论学习和编程实践操作，可了解并掌握生成对抗网络的基本原理和PyTorch编程技能，拉近理论与实践的距离。 《生成对抗网络G ... |
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掺杂GaN纳米线制备技术
『简体书』 作者：崔真 著 出版：冶金工业出版社 日期：2023-10-01 本书共分9章，主要内括各种元素掺杂GaN纳米线的制备工艺与性能测试。对掺杂可以改善GaN纳米线电学特性的原行了讨论。另外，还介绍了Al覆GaN纳米线的制备及表征，分析了Al覆GaN纳米线的形成机理。本书内容涉及物理、化学、材料和电子信息等多个领域的相关知识，书中详细地给出了各种掺杂GaN纳米线制备的 ... |
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不同形貌GaN纳米线制备技术
『简体书』 作者：崔真，李恩玲，王含笑 著 出版：冶金工业出版社 日期：2023-08-01 本书共分10章，主要内容包括塔形、铅笔形、三维分支结构、Se掺杂、螺旋形、直和绳形、竹叶形GaN纳米线的制备工艺与性能测试及制备工艺对GaN纳米线取向的影响，此外，还介绍了BN包覆GaN纳米线和InN包覆GaN纳米线的制备及表征。本书内容涉及物理、化学、材料和电子信息等多个领域的相关知识，每章内容融 ... |
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GAN实战
『简体书』 作者：[英]雅各布·朗格尔[Jakub，Langr][美]弗拉基米 出版：人民邮电出版社 日期：2021-03-01 本书主要介绍构建和训练生成对抗网络（GAN）的方法。全书共12 章，先介绍生成模型以及GAN 的工作原理，并概述它们的潜在用途，然后探索GAN 的基础结构（生成器和鉴别器），引导读者搭建一个简单的对抗系统。 本书给出了大量的示例，教读者学习针对不同的场景训练不同的GAN，进而完成生成高分辨率图像、 ... |
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纳米多孔GaN基薄膜的制备及其特性研究
『简体书』 作者：曹得重 出版：科学出版社 日期：2023-07-01 本书主要以几种新型的纳米多孔GaN基薄膜为研究对象，系统地介绍了其纳米孔结构的制备及特性研究，为其在光解水、发光器件、柔性器件及可穿戴设备等领域的应用奠定了理论和实验基础。 ... |
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生成对抗网络GAN：原理与实践
『简体书』 作者：言有三 郭晓洲 著 出版：机械工业出版社 日期：2022-11-01 本书从原理和实战两个维度对GAN进行了全面讲解。 全书一共12章，分为两个部分： 第一部分（第1-5章） 原理篇 对生成模型，以及GAN的优化、训练、评估、可视化、结构等原理性内容进行了详细讲解。 第二部分（6-12章） 实战篇 这部分对GAN的主要应用场景的实战性内容进行了讲解，包括图像生成、风格 ... |
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GAN生成对抗神经网络原理与实践
『简体书』 作者：李明军 出版：北京大学出版社 日期：2021-06-01 生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）作为一种深度学习框架，发展十分迅猛。通过相互对抗的神经网络模型，GAN能够生成结构复杂且十分逼真的高维度数据。因此，被广泛应用于学术研究和工程领域，包括图像处理，如图像生成、图像转换、视频合成；序列数据生成，如语音生成 ... |
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GaN基光电阴极
『简体书』 作者：常本康 出版：科学出版社 日期：2018-07-01 本书是作者承担国家科研项目的总结，全书共10章，介绍了实用的紫外光电阴极、NEAGaN基光电阴极以及研究方法与实验基础、GaN基光电阴极材料；研究了GaN和AlGaN光电阴极的能带结构、光学性质、光电发射理论和表面模型；探索了GaN和AlGaN光电阴极的制备技术；*后对GaN基光电阴极研究进行了回顾 ... |
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垂直型GaN和SiC功率器件
『简体书』 作者：[日]望月 和浩[Kazuhiro Mochizuki] 出版：机械工业出版社 日期：2022-07-01 近年来.以氮化镓GaN和碳化硅SiC等宽禁带半导体化合物为代表的第三代半导体材料引发全球瞩目.第三代半导体广泛应用于新一代移动通信、新能源汽车、物联网和国防电子等产业.已成为国际半导体领域的重点研究方向.本书主要介绍垂直型GaN和SiC功率器件的材料、工艺、特性和可靠性等相关技术.内容涵盖垂 ... |
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深入浅出GAN生成对抗网络 原理剖析与TensorFlow实践
『简体书』 作者：廖茂文，潘志宏 出版：人民邮电出版社 日期：2020-06-01 本书首先从Python 基本语法开始讨论，逐步介绍必备的数学知识与神经网络的基本知识，并利用讨论的内容编写一个深度学习框架TensorPy，有了这些知识作为铺垫后，就开始讨论生成对抗网络（GAN）相关的内容。然后，本书使用比较简单的语言来描述GAN 涉及的思想、模型与数学原理，接着便通过Tensor ... |
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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
『简体书』 作者：[日]我妻幸长 出版：水利水电出版社 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 的构建方法进行了详细解说。其中在前 3 章对深度学 ... |
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GAN：实战生成对抗网络
『简体书』 作者：【美】Kuntal Ganguly 出版：电子工业出版社 日期：2018-06-01 《GAN：实战生成对抗网络》介绍深度学习领域一个十分活跃的分支生成对抗网络（GAN）。《GAN：实战生成对抗网络》中覆盖了深度学习的基础、对抗网络背后的原理以及构建方式等内容。同时《GAN：实战生成对抗网络》还介绍了多个真实世界中使用对抗网络构建智能应用的案例并提供了具体的代码以及部署方法，旨在帮助 ... |
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实战GAN：TensorFlow与Keras生成对抗网络构建
『简体书』 作者：[美]Josh，Kalin[乔什·卡林] 出版：电子工业出版社 日期：2019-10-01 本书通过多个不同的生成对抗网络（GAN）架构的实现来帮助读者更好地理解生成对抗网络背后的原理及其构建方式。书中还提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代码及其部署方式和数据集，以帮助读者更快地上手解决工作中所面临的问题并积极应对相关挑战。本书适合数据科学家、算法工程师、数据挖掘工程师以及机器学习领 ... |
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双时间尺度的马尔可夫系统的应用
『简体书』 作者：[美]Gang Geogre Yin等 出版：科学出版社 日期： ... |
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Web安全之强化学习与GAN
『简体书』 作者：刘焱 出版：机械工业出版社 日期：2018-04-01 本书是作者AI安全领域三部曲的第三部，重点介绍强化学习和生成对抗网络的基础知识和实际应用，特别是在安全领域中攻防建设的实际应用。全书共14章，从AI安全攻防的基础知识，到智能工具的打造，全面介绍如何使用AI做安全建设的方法。内容包括如何衡量机器学习算法的性能以及集成学习的基本知识，强化学习中单智能体 ... |
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工程测量学 Engineering Surveying
『简体书』 作者：尹晖[YIN Hui]、王建国[WANG Jianguo]主 出版：武汉大学出版社 日期：2022-03-01 本书是为《工程测量学》全英文教学出版的英文教材。工程测量学是测绘工程专业的一门核心必修课， 本书根据工程建设中的规划设计、建筑施工、运营管理三个阶段对测量工作的不同要求展开叙述，共分为十二章。内容覆盖了工程测量学所涉及的工程建设规划设计阶段各类地形信息的获取与应用、工程控制网的质量分析与优化设计、 ... |
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英语创意写作教程
『简体书』 作者：隋刚，Sui，Gang 著 出版：外文出版社 日期：2019-12-01 《英语创意写作教程》的主要功用在于将英语语言文学专业学习和新时代人文素质培养有机地结合起来，领学生精读多思勤写，提升其在国际传播中讲好中国故事能力，催生其英语创意佳作。 就英语语言文学专业教学改革和课程建设而言，《英语创意写作教程》力图将西方相关语言文学理论和教育理论重新语境化，有效地服务于国内高 ... |
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Control and Inverse Problems for Partial
『简体书』 作者：Gang Bao，Jean-，Michel，Coron, T 出版：高等教育出版社 日期：2019-01-01 本书是一本英文专著，主题为偏微分方程的控制与反问题，内容由这个领域的多位知名专家合作编写而成，既包含非常基础的内容，同时也包含了该领域*的研究进展。内容包括：偏微分方程控制的有关理论和数值计算、复几何光学和Calderon问题，随机控制等，可供应用数学、力学、物理和工程等专业的教师、学生和科研人员使 ... |
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书院建筑（英文版）
『简体书』 作者：Yin 编 出版：中国建筑工业出版社 日期：2016-01-01 ... |
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我的第一本中文词汇书（全彩）
『简体书』 作者：[英]甘[Gan,L.] 编著 出版：外文出版社 日期：2011-03-01 由琳达·甘编著的《我的第一本中文词汇书》非常适合4～8岁儿童轻松有趣地使用，动物园、游乐场、海边，生日聚会、客厅、学校、外太空等等孩子们喜爱的40个主题贯穿全书。儿童们在轻松愉悦的阅读过程中即可学到 400多个汉语常用词汇。来自英国的LINDA GAN为本书精心绘制了所有图片，图片中出现的每个词 ... |
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