rh.j47 Rh.j49 Rh.j51 Rh.j53 Rh.j55 Rh.j57 Rh.j59 Rh.j61 Rh.j63 Rh.j63 Rh.j27 Rh.j31 Rh.j33 Rh.j33 Rh.j35 RH.J37 RH.J37 RH.J39 RH.J41 RH.J41
人类视觉在很大程度上仍未得到解释。计算机视觉在这方面取得了令人瞩目的进展,但目前仍不清楚人工神经网络在行为和神经层面上与人类物体视觉的近似程度。在这里,我们研究了机器物体视觉是否模仿人类物体视觉的表征层次结构,其实验设计允许测试动物和场景的域内表征,以及反映其现实世界上下文规律的跨域表征,例如在视觉环境中经常同时出现的动物场景对。我们发现,在物体识别中训练的 DCNN 在其后期处理阶段获得的表征可以紧密捕捉人类对动物及其典型场景同时出现的概念判断。同样,DCNN 的表征层次结构与特定领域的腹颞区到领域通用的前顶区中出现的表征转换显示出惊人的相似性。尽管有这些显著的相似性,但底层的信息处理却不同。神经网络学习类似于人类的物体-场景共现高级概念表示的能力取决于图像集中存在的物体-场景共现量,从而凸显了训练历史的根本作用。此外,尽管中/高级 DCNN 层代表了 VTC 中观察到的动物和场景的类别划分,但其信息内容显示出领域特定表示丰富度的降低。总之,通过测试域内和域间选择性,同时操纵上下文规律,我们揭示了人类和人工视觉系统所采用的信息处理策略中未知的相似之处和差异。
图 2. 脉冲 EPR 回波检测场扫描 (EDFS) 的模拟取向依赖性。(A) 四方 Cu(II) 复合物的平行和垂直取向定义。(B) 模拟 Cu(II) EDFS 和组成超精细 m I 流形的取向依赖性,自旋哈密顿参数 g ∥ = 2.0912、g " = 2.0218、A ∥ = −500.1 MHz ( − 166.8 × 10 -4 cm -1 )、A " = −116.9 MHz ( − 39.0 × 10 -4 cm -1 )、ν = 9.7 GHz,取自实验 [Cu(mnt) 2 ] 2- CW EPR 光谱的拟合结果。 (C)模拟的 V(IV) EDFS 和自旋哈密顿参数 g ∥ = 1.9650、g " = 1.9863、A ∥ = −478.0 MHz ( − 159.4 × 10 -4 cm -1 )、A " = −167.8 MHz ( − 55.9 × 10 -4 cm -1 )、ν = 9.7 GHz 的方向依赖性,取自实验 VOPc CW EPR 光谱的拟合结果。黑色实线箭头表示 EDFS 中的纯平行方向,而红色实线箭头表示纯垂直方向。
栅极电容和沟道中的电场将通过连接在栅极下方的未掺杂区域而减小。设计了器件结构并在ATLAS中进行仿真。两种器件均采用GaAsP/6H-SiC/GaN材料设计,并进行了漏极电流模拟和模拟仿真[12]。表1给出了结构模拟参数的有效使用。各种模型和方法都用于器件模拟。模型和方法在表2和表3中给出
晶体场理论 (CFT) 是一种静电模型,该模型认为金属-配体键是离子键,纯粹由金属离子和配体之间的静电相互作用引起。对于阴离子(F - 、Cl - 、CN - ),配体被视为点电荷,对于中性分子(H 2 O、NH 3 、CO),配体被视为偶极子。孤立气态金属原子/离子中的五个 'd' 轨道具有相同的能量,即,它们是简并的。如果金属原子/离子周围有一个球对称的负电荷场,则这种简并性会保持。但是,当这个负场是由复合物中的配体(阴离子或偶极分子的负端)引起时,它会变得不对称,d 轨道的简并性会解除。这会导致 d 轨道分裂。分裂的模式取决于晶体场的性质。
2. 计算 [Fe(CN)6] 4- 的 CFSE,基态的铁为 [Ar]3d 6 4s 2 ,在 +2 态下为 ad 6 系统,t2g 6 eg 0
1929 汉斯·贝特 - 晶体场理论 (CFT) • 为解释晶体中的颜色、光谱和磁性而发展 1932 JH Van Vleck - 过渡金属配合物的 CFT • 倡导 CFT 解释过渡金属配合物的性质 • 展示 CFT、VB 和 MO 方法的统一性 1932 L. Pauling 和 JC Slater - VB 理论 • 应用混合轨道概念解释过渡金属配合物的性质 • 成为解释键合和磁性的主导理论,直到 20 世纪 50 年代 • 无法解释颜色和可见光谱 1952 LE Orgel - CFT 的复兴和配体场理论 (LFT) 的发展 • 慢慢取代 VB 理论 • 更好地解释磁性和光谱 1954 Y. Tanabe 和 S. Sugano - 半定量术语分裂图 • 用于解释可见光谱所需详细程度 • MO 用于最复杂和定量的解释 • LFT 用于半定量的解释 • CFT 用于日常定性解释