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GAN微毫无疑问激光器中的多模发射
量子井纳米层通常显示单模激光，因为增益饱和抑制了其他模式的排放。相比之下，对于带有gan量子井的低语画廊模式的微台面激光器作为活性材料，观察到高于阈值的多模激光发射。这种有趣的发射特征表现出了以下事实：几种模式同时在激光开始时显示了输入 - 输出曲线中的特征扭结。纳米层的量子理论用于支持实验发现，并在存在增益饱和的情况下分析这种行为。在相邻模式之间的耦合效应被鉴定为多模磁力的起源，该构图通过类似于经典波浪混合效应的种群脉动在模式之间启动光子交换。降低了这种类型的模式耦合，并显示了增加模式间距。结果可以为在集成光子电路中的多模层应用铺平道路。
2025 年预测 – GaN 功率半导体
GaN 在家用电器中的应用势头强劲，未来四年将快速增长，预计 2023 年至 2029 年的复合年增长率将达到 121% [17]。在洗衣机、冰箱和其他家用电器等应用中采用 GaN 的驱动力之一是需要遵守能源法规并通过主要市场的能源标签进行差异化。能源标签根据家用电器的能耗对其进行评级，是消费者购买决策的关键因素。为了获得最高评级，制造商必须在保持高性能水平的同时降低能耗。一个潜在的解决方案是提高家用电器内部的电源转换效率。GaN 技术完全有能力在这一努力中发挥关键作用。GaN 提供的效率提升非常显著 [18]。例如，在 800 W 的应用中，GaN 可以实现 2% 的效率提升 [19]，这可以帮助制造商获得令人垂涎的 A 级评级。这是通过 GaN 的更快切换能力实现的，因此，它更高效，并且因此满足了高效电机对降低损耗的性能需求。
探索对AFIT学者的弹性
生成的对抗网络（GAN）由于能够捕获复杂的高维数据分布而无需广泛的标签，因此近年来受到了极大的关注。自2014年的受孕以来，已经提出了各种各样的GAN变体，其中包含替代体系结构，优化器和损失功能，目的是提高性能和训练稳定性。本手稿着重于量化GAN结构对特定图像降解模式的弹性。我们进行系统的实验，以经验确定10个基本图像降解模式的影响，该模式应用于训练图像数据集，对条件深度卷积GAN（CDCGAN）产生的图像的Fréchet距离（FID）。我们在𝛼 = 0处找到。05水平，亮度，变暗和模糊在统计学上比完全删除降级数据的统计学意义更大，而其他降解通常可以安全地保留在训练数据集中。此外，我们发现，在随机部分遮挡的情况下，所得的GAN图像的FID接近降级训练集的闭塞水平，这令人惊讶的是，GAN FID的性能等于训练集的75％下降。
GaN 晶体管电路的布局考虑因素
GaN 高开关速度导致的寄生电感 GaN 的使用频率高于老化功率 MOSFET 所能承受的频率，这使得寄生电感在电源转换电路中的劣化效应成为焦点 [1]。这种电感妨碍了 GaN 超快速开关能力的全部优势的发挥，同时降低了 EMI 产生。对于大约 80% 的电源转换器使用的半桥配置，寄生电感的两个主要来源是：(1) 由两个功率开关器件以及高频总线电容器形成的高频功率环路，以及 (2) 由栅极驱动器、功率器件和高频栅极驱动电容器形成的栅极驱动环路。共源电感 (CSI) 由环路电感中栅极环路和功率环路共有的部分定义。它由图 1 中的箭头指示。
91 gan中的晶体极性区分...
总而言之，提出的DFT研究表明，在晶状体底物上的N止极gan结构在能量上比GA极极可取。在群集中Ga和N原子的不同可能构型中，仅N止痛器一个是稳定的，而最初的GA极性结构则证明了AB-Initio优化期间的极性变化。DFT建模结果与在硅底物顶部在石墨烯层上生长的GAN纳米线的独家N极性的实验观察一致[2，3]。
GaN 晶圆级 AuSn 焊料沉积
关键词：GaN、焊料、AuSn 焊料、溅射、共晶、芯片粘接摘要对于 GaN MMIC 芯片粘接，经常使用 80%Au20%Sn 共晶焊料。通常的做法是使用预制件 AuSn 将芯片粘接到 CuW 或其他一些基板上。在此过程中，操作员可能需要将预制件切割成芯片尺寸，然后对齐预制件、芯片和基板。由于操作员需要同时对齐三个微小部件（预制件、芯片和基板），因此这是一个具有挑战性的过程，可能需要返工。此外，预制件厚度为 1mil（在我们的例子中），这可能导致过量的焊料溢出，需要清理，因为它会妨碍其他片外组装。整个芯片粘接过程可能很耗时。在本文中，我们描述了一种在分离芯片之前在 GaN 晶圆上使用共晶成分溅射靶溅射沉积共晶 AuSn 的方法。它消除了预制件和芯片的对准，并且不会挤出多余的 AuSn。通过使用共晶溅射靶，它还可以简化靶材制造。下面给出了芯片粘接结果。引言宽带微波 GaN MMIC 功率放大器在国防和通信应用中具有重要意义。随着设备性能的提高，芯片粘接变得非常重要，因为它会极大地影响 MMIC 的热预算。80%Au/20%Sn 焊料已用于半导体应用超过 50 年，通常作为冲压预制件。然而，由于需要将 MMIC 芯片中的多个小块和焊料预制件对准到载体上，因此芯片粘接过程可能很繁琐且耗时。在芯片分离之前在整个晶圆上溅射沉积 AuSn 将大大简化芯片粘接过程。然而，溅射的 AuSn 成分对于正确的焊料回流至关重要。由于 Au 和 Sn 的溅射产率不同，AuSn 溅射靶材的化学性质和沉积的 AuSn 薄膜之间存在显著的成分变化 [参考文献 1]。下图 1 显示了 Au-Sn 相图。通过仔细控制溅射参数（功率、压力和氩气），我们能够从共晶成分溅射靶中沉积共晶 AuSn。制造共晶成分溅射靶要容易得多/便宜得多。
APN236 34.5-35.5 GHz GaN 功率放大器
频率 GHz S11 角度 S11 角度 S21 角度 S21 角度 S12 角度 S12 角度 S12 角度 S22 角度 S22 角度 27.0 0.062 -129.237 0.551 90.459 0.010 177.923 0.116 160.920 27.5 0.077 -125.081 0.649 76.292 0.005 -126.794 0.113 141.866 28.0 0.089 -124.663 0.761 61.180 0.007 171.615 0.114 139.036 28.5 0.106 -125.311 0.902 45.683 0.007 -17.647 0.107 126.936 29.0 0.117 -130.964 1.065 29.516 0.017 67.959 0.070 111.208 29.5 0.128 -130.821 1.249 12.396 0.006 -1.088 0.062 103.935 30.0 0.143 -136.975 1.476 -4.753 0.009 -8.184 0.049 96.472 30.5 0.149 -142.520 1.751 -22.671 0.009 -29.238 0.039 86.803 31.0 0.154 -145.023 2.077 -41.829 0.012 61.068 0.036 90.848 31.5 0.163 -149.449 2.479 -61.162 0.022 -38.946 0.022 90.737 32.0 0.157 -158.027 3.009 -81.541 0.009 -39.383 0.042 68.986 32.5 0.156 -156.492 3.673 -104.231 0.010 -36.304 0.076 44.451 33.0 0.175 -166.626 4.510 -129.040 0.008 -38.664 0.097 24.045 33.5 0.158 -169.736 5.423 -157.652 0.005 -73.290 0.166 -7.068 34.0 0.171 -172.923 6.199 171.300 0.009 170.415 0.206 -33.959 34.5 0.170 -179.975 6.789 138.762 0.007 162.191 0.287 -57.177 35.0 0.163 170.699 6.843 104.802 0.005 -44.847 0.285 -88.319 35.5 0.133 159.436 6.597 72.388 0.002 -169.966 0.288 -114.610 36.0 0.099 160.157 5.923 41.110 0.002 -152.664 0.200 -131.942 36.5 0.096 176.977 5.214 11.642 0.019 97.367 0.148 -151.591 37.0 0.097 174.694 4.457 -14.876 0.007 -64.029 0.135 -143.436 37.5 0.098 173.890 3.794 -39.019 0.013 90.975 0.101 -140.993 38.0 0.103 170.171 3.254 -62.351 0.001 -124.170 0.109 -124.125 38.5 0.091 163.837 2.792 -84.302 0.005 53.455 0.104 -119.409 39.0 0.080 159.494 2.428 -105.377 0.016 25.244 0.108 -120.721 39.5 0.053 165.906 2.147 -125.734 0.013 15.571 0.127 -126.500 40.0 0.050 -166.535 1.912 -146.866 0.015 -40.561 0.116 -140.360 40.5 0.056 -156.522 1.704 -167.600 0.017 117.350 0.145 -129.641 41.0 0.084 -150.528 1.553 171.997 0.019 73.426 0.146 -138.203 41.5 0.106 -158.190 1.443 150.600 0.005 -23.626 0.184 -133.685 42.0 0.121 -168.906 1.381 127.874 0.008 72.289 0.201 -139.224 42.5 0.133 169.169 1.348 100.131 0.006 126.788 0.188 -141.730 43.0 0.105 162.178 1.254 66.104 0.023 165.530 0.197 -136.312
使用GAN歧视器检测...
印度摘要 - 随着数字内容产生的增加，深层假图像已成为日益关注的问题，对隐私，安全性和信誉构成威胁。本文介绍了基于生成对抗网络（GAN）的深假伪造图检测工具的研究，该工具的目的是将真实图像与合成生成的图像区分开。通过利用深度学习，特别是GAN框架的歧视者，该系统确定了深层假图像中的不一致之处，为在媒体验证，网络安全和法律应用等各个领域提供可靠的检测提供了可靠的检测。我们的系统采用了发电机 - 歧视器架构，在该架构中训练了鉴别器以识别发电机生成的假图像，从而提高了其发现深色伪造的Telltale迹象的能力。在真实图像和虚假图像的广泛数据集上进行了培训，该模型能够学习细微的差异并准确地标记合成内容。该工具的目标是增强操纵图像的检测，这是需要图像真实性验证的帮助扇区。关键字 - 深处伪造，深伪，对抗网络，机器学习，生成对抗网络（GAN）
储能学报 - Yixiang Gan 的
传热强化与优化对于相变材料 (PCM) 储热设计至关重要。本文对填料床 PCM 储热单元设计的性能优势进行了比较分析，并对填料床单元关键几何参数的影响进行了数值研究。以六边形圆形结构优化后的管壳式设计作为比较的基准。研究发现，床层与 PCM 胶囊直径比 D / d 存在阈值，超过该阈值时，填料床的有效储能容量将高于最佳管壳式单元。D / d 的阈值可以与传热流体的表观速度定量关联，为定制设计填料床 PCM 储热系统提供了途径。总之，研究发现，填料床单元由于其较大的表面积体积比而具有优势，尤其是在大规模应用中。本研究提出了一种基于数值分析的框架来设计填料床 PCM 存储单元，并与管壳式单元进行比较，以便可以在特定的几何和操作条件下选择合适的 PCM 热存储设计类型。