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GaN HEMT 器件的 AI 辅助场板设计
摘要 GaN HEMT 在高功率和高频电子器件中起着至关重要的作用。在不影响可靠性的情况下满足这些器件的苛刻性能要求是一项具有挑战性的工作。场板用于重新分配电场，最大限度地降低器件故障风险，尤其是在高压操作中。虽然机器学习已经应用于 GaN 器件设计，但它在以几何复杂性而闻名的场板结构中的应用是有限的。本研究介绍了一种简化场板设计流程的新方法。它将复杂的 2D 场板 2 结构转换为简洁的特征空间，从而降低了数据要求。提出了一种机器学习辅助设计框架来优化场板结构并执行逆向设计。这种方法并不局限于 GaN HEMT 的设计，可以扩展到具有场板结构的各种半导体器件。该框架结合了计算机辅助设计 (TCAD)、机器学习和优化技术，简化了设计流程。
用于量子 PNT、量子传感和
1）TopGaN Ltd.，ul。波兰华沙，Sokolowska 29/37，01-142。 2) 巴基斯坦科学院高压物理研究所，ul。波兰华沙，Sokolowska 29/37，01-142。 3) 格拉斯哥大学工程学院，格拉斯哥 G12 8LT，英国 4) 国家物理实验室，泰丁顿，米德尔塞克斯，TW11 OLW，英国，
国际 GaN4AP 研讨会：用于先进电力应用的 GaN
研讨会目标 本次活动是一个科学论坛，将汇集来自大学、研究中心和行业、在氮化镓 (GaN) 技术不同领域工作的顶尖专家。研讨会将讨论 GaN 技术的进步及其在电力电子不同领域的应用。特别是，研讨会的目的是讨论电力电子先进技术和材料开发的最新成果，以及电力转换器的 GaN 解决方案。此次研讨会是在正在进行的欧洲项目“用于先进电力应用的 GaN (GaN4AP)”下组织的。这一独特的特点将使致力于 GaN 技术互补方面的不同社区能够互动，从而成为欧洲进一步发展 GaN 研究的有效推动力。
混合量子剂量恒星gan，适用于选项定价
摘要。本文在量子方法的背景下，对利用机器学习技术进行了深入的探索。我们开发并实施了一种新型的混合量子Wasserstein gan，用于将经典状态的任意分布加载到量子状态，这超出了其财务状况。特别是，如果目标分布是经典的，则我们的混合方法消除了几种潜在的不稳定性来源，并且与完全量子生成的模型相比，其性能优越。我们的QWGAN可用于捕获资产在成熟度时的概率分布，并将其转换为量子状态，因为在合成和真实数据实验上进行了反对。在选项定价上下文中，我们使用此方法提供了完整的管道，并利用迭代量子估计算法来得出预期的期权收益，从而确保与传统方法相比，误差缩放的二次增强。
用于空间的 GaN MMIC 堆叠 Doherty 功率放大器...
摘要 — 本文介绍了单片微波集成电路功率放大器的设计和实验结果，其中将 FET 堆叠方法与 Doherty 架构相结合，以最大限度地提高可实现的性能。具体而言，堆叠单元是通过将共源设备拆分为两个较小的设备来实现的，从而形成非常紧凑和对称的结构，而 Doherty 理念则用于实现高回退效率。该芯片采用 100 nm 栅极长度的硅基氮化镓技术实现，面向下行卫星 Ka 波段。两级放大器不仅满足功率要求，还满足空间使用的热约束。在 17.3 GHz 至 20.3 GHz 的频率范围内，测量结果显示线性增益约为 25 dB，峰值功率为 38 dBm，功率附加效率大于 35%。索引词 — Doherty 放大器、高效率、空间应用、氮化镓
辐射对粒子加速器用 GaN HEMT 的影响研究
基于半导体异质结构的 GaN 器件：两种半导体材料的分层序列，其特征是带隙不连续 通过在 GaN 衬底上沉积一层薄薄的 AlGaN 来形成异质结构。
多模式面部图像生成的扩散驱动的GAN倒置
摘要我们提出了一种新的多模式面部图像生成方法，该方法将文本提示和视觉输入（例如语义掩码或涂鸦图）转换为照片真实的面部图像。为此，我们通过使用DM中的多模式特征在预训练的GAN的潜在空间中使用多模式特征来结合一般的对抗网络（GAN）和扩散模型（DMS）的优势。我们提供了一个简单的映射和一个样式调制网络，可将两个模型链接起来，并在特征地图和注意力图中将有意义的表示形式转换为潜在代码。使用gan inversion，估计的潜在代码可用于生成2D或3D感知的面部图像。我们进一步提出了一种多步训练策略，该策略将文本和结构代表反映到生成的图像中。我们提出的网络生成了现实的2D，多视图和风格化的面部图像，这些图像与输入很好。我们通过使用预训练的2D和3D GAN来验证我们的方法，我们的结果表现优于现有方法。我们的项目页面可在https://github.com/1211SH/diffusion-driven_gan-inversion/。
基于gan型号的驱动器嗜睡检测系统
此摘要通过整合生成对抗网络（GAN）模型提出了一种新颖的驱动嗜睡检测方法。解决道路安全的关键问题，尤其是在驾驶员疲劳的背景下，该系统利用甘斯的能力来提高嗜睡检测的准确性和效率。通过使用真实数据和合成数据的组合，对GAN模型进行了训练，以识别微妙的面膜和生理指标指示驱动因素的嗜睡。生成的合成数据促进了有限的现实世界昏昏欲睡的驾驶实例的增强，从而改善了模型对各种情况的概括。所提出的系统利用一种多模式的方法，结合了面部识别和生理信号，创建了一个全面而强大的嗜睡检测框架。通过广泛的实验和验证，基于GAN模型的有效性在准确地识别昏昏欲睡的状态中得到了证明，为高级驾驶员辅助系统铺平了道路安全性并有助于减少与疲劳有关的事故的方法。gan在驾驶员嗜睡检测系统中的集成代表了利用人工智能进行实时监控和干预的重要一步，最终增强了驾驶员和道路使用者的安全和福祉。
利用纳米级暗场 X 射线显微镜研究 GaN 聚结
这项研究展示了暗场 X 射线显微镜 (DFXM)（一种纳米结构的 3D 成像技术）在表征 GaN/AlN/Si/SiO 2 纳米柱顶部的新型氮化镓 (GaN) 外延结构以用于光电应用方面的潜力。纳米柱旨在使独立的 GaN 纳米结构聚结成高度取向的薄膜，因为 SiO 2 层在 GaN 生长温度下变软。在纳米级的不同类型的样品上展示了 DFXM，结果表明，通过这种生长方法可以实现取向极好的 GaN 线（标准偏差为 0.04）以及面积高达 10 10 平方毫米的区域的高度取向材料。在宏观尺度上，高强度 X 射线衍射表明 GaN 金字塔的聚结会导致纳米柱中硅的方向错误，这意味着生长按预期进行（即柱在聚结过程中旋转）。这两种衍射方法证明了这种生长方法对于微型显示器和微型 LED 的巨大前景，这些显示器和 LED 需要小岛状的高质量 GaN 材料，并提供了一种新方法来丰富对最高空间分辨率下光电相关材料的基本理解。
20 W GAN SSPA（多波段固态功率放大器）
产品描述 20 W GaN SSPA 是一款小巧轻便的放大器，旨在与多频段调制解调器和无线电配对使用 - 既可以独立用于仅传输系统，也可以与其他组件集成以形成双工系统。我们的 20 W GaN SSPA 放大器是一款使用氮化镓 (GaN) 技术构建的多频段双输出固态功率放大器 (SSPA)。我们的 RF 放大器由一个电源、四个独立的固态功率放大器和一个数字控制部分组成。RS-422 接口提供温度监视器、RF 输出功率电平检测和 VSWR 故障状态。RS-422 接口还提供对 RF 功率放大的频段选择和 RF 信号消隐能力的控制。这种多频段 SSPA 可以在射频 (RF) 频谱的 L 波段、S 波段、下 C 波段或上 C 波段中进行选择和操作。我们的 GaN 多频段 SSPA 设计用于多种 L3Harris 产品。