薄膜型声学超材料的设计方法及其特性。首先探讨了薄膜材料的选择，强调了硅橡胶作为理想材料的原因，包括其弹性模量、密度、泊松比以及厚度的具体参数设定。接着讨论了质量块的设计，选择钕磁铁作为质量块并解释了其优点和注意事项。此外，还涉及了散热结构的设计，指出铝制框架不仅提供支撑，还能有效散热，确保隔声性能不受温度变化的影响。最后提出了一种优化技巧，即在磁铁阵列中随机移除部分质量点以拓宽隔声频带。 适合人群：从事声学超材料研究的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解薄膜型声学超材料设计原理的研究项目，旨在提高隔声性能，特别是在特定频段内的隔声效果。 其他说明：文中提供了具体的MATLAB代码片段用于材料参数定义和模型构建，有助于读者更好地理解和复现实验结果。

comsol声学 【声学超材料仿真】 【吸声系数】 【声阻抗-实部虚部】 展示模型为基于穿孔板和多孔材料复合结构，完美复现吸声系数曲线，仿真结果； 分析仿真结果，仿真； 仿真基于COMSOL6.1版本。 ,基于COMSOL软件的声学超材料复合结构仿真研究：穿孔板与多孔材料复合的声阻抗及吸声系数分析,COMSOL声学超材料仿真研究：基于穿孔板与多孔材料复合结构的吸声系数与声阻抗特性分析,【COMSOL声学】; 【声学超材料仿真】; 【吸声系数】; 【声阻抗】; 【COMSOL 6.1版本】,COMSOL声学仿真：穿孔板与多孔材料复合结构的吸声性能研究

MEMS射频器件,特别是超宽带器件,对其中的射频器件提出了宽带指标的要求。以此为背景,在理论分析的基础上设计了一种应用于12.5 GHz～50 GHz频带的超宽带双膜桥式MEMS开关,该开关具备低损耗、高隔离度等特点,文中给出了开关的制备工艺,并进行流水完成了芯片制备。经测试,该开关在设计频段内,回波损耗优于20 dB,插入损耗典型值0.3 dB @12.5～35 GHz,优于0.5 dB@45 GHz,隔离度全频段优于20 dB,驱动电压在45 V～55 V之间。

Excel表格通用模板：超全家装预算全套表（带公式自动计算）提供了一个标准化的工具，帮助用户高效制定和管理家装预算。该模板包含了从装修初期预算规划到最终结算的全过程管理，涵盖了装修各个环节的成本预算，如人工费、材料费以及可能出现的额外开支。 在使用该模板时，用户可以输入各类基础数据，比如不同房间的尺寸、材料的单价等，模板中的公式将自动计算出各项费用的总计。这大大提高了计算的准确性，减少了人为错误，并且节省了大量时间，让家装预算的制定变得更加轻松和直观。 表格模板中的每个部分都设计得非常细致，包括但不限于以下内容：设计费预算、主体装修费用、安装及辅助材料费用、家具与电器预算、以及后期维修和保养的预算等。每一部分都配有详细的分类和子分类，确保用户能够全面覆盖家装过程中的所有相关费用。 模板还具备灵活性，用户可以根据实际情况添加或删除某些项目，或者调整各种费用的比重。考虑到家装市场中价格波动的可能，模板还留有空间供用户更新价格信息，以保证预算的实时性和准确性。 此外，该模板还具有很强的可视化效果。通过图表和颜色编码的方式，直观地展示费用分布和预算与实际支出的对比，帮助用户把握整个家装预算的进度和情况。 在使用Excel表格模板进行家装预算管理时，用户不需要具备专业的财务知识或高级的Excel操作技巧，因为所有相关的公式和计算逻辑都已经内置在模板中。即使是对电子表格不太熟悉的新手，也能够迅速上手并有效地使用这一工具。 Excel表格通用模板：超全家装预算全套表（带公式自动计算）是家装预算管理的得力助手，它不仅简化了预算编制过程，而且通过精确的计算和灵活的调整，让用户能够更加自信和高效地控制整个家装成本，是任何计划进行家装的用户不可或缺的参考资料和工具。

这个完整工程给出实现基于深度学习的图像超分辨率重建，获取更加清晰的医学图像，适合基于机器学习和深度学习模型分析的学习资料，并有详细程序说明书。

本文介绍了两种基于深度学习的图像超分辨率重建算法：轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和基于生成对抗网络的SRPGAN。LMDFFN通过核心轻量级特征提取块LFEB、通道和空间注意力机制以及深度可分离卷积的应用，显著降低了模型参数量和计算量，同时保持了良好的重建效果。SRPGAN则在生成模型中采用双分支残差块和半实例归一化层，判别模型使用PatchGAN，以提升局部纹理的真实性和细节。实验表明，这两种算法在定量评价和视觉质量上均表现优异，为图像超分辨率重建在资源受限设备上的应用提供了可能。 在当前的计算机视觉领域，图像超分辨率技术是一大研究热点。该技术的核心是通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像，从而提高图像的清晰度和细节表现。文章所提到的两种深度学习算法，轻量级图像超分辨率重建网络LMDFFN和生成对抗网络SRPGAN，便是该领域研究的前沿成果。 LMDFFN（Lightweight Multi-scale Dilated Feature Fusion Network）是一种轻量级网络结构，它主要由轻量级特征提取块LFEB组成，该特征块通过使用深度可分离卷积等技术有效减少了模型的参数量和计算需求，同时在保持高分辨率重建效果方面也表现出色。轻量级设计让LMDFFN特别适合于资源受限的设备，如移动设备或嵌入式系统，它们对功耗和计算资源都有严格要求。 而SRPGAN（Super-Resolution Progressive Generative Adversarial Networks）则利用了生成对抗网络（GAN）的原理。SRPGAN通过构建一个生成模型，该模型包含了双分支残差块和半实例归一化层，来提升图像的局部纹理和细节效果。其对应的判别模型使用了PatchGAN，这是一种专门针对图像局部区域进行质量评估的判别器，它有助于生成模型在细节上的改进。SRPGAN在图像超分辨率的应用上展现了高水平的图像质量，特别是在提高图像局部真实感和细节丰富度方面。 这两种算法都通过定量评价和视觉质量评估获得了优异的表现，这表明它们不仅在理论上有创新，在实际应用中也具有很强的可行性和优越性。它们的成功展示了解决图像超分辨率问题的新途径，并为该领域的进一步研究和应用开辟了新的可能性。 文章中还提及，这些算法的源码是可运行的，这意味着研究人员和开发者可以使用这些源码来复现实验结果，或是将这些算法应用于自己的项目中。在实践中进一步验证算法的有效性，并对其进行改进和优化。这不仅有助于推动图像超分辨率技术的实际应用，也为学术界和工业界带来更多的研究素材和应用案例。 【深度学习 计算机视觉 图像处理】

内容概要：本文详细介绍了使用CST Microwave Studio进行三维超材料能带计算的方法和技巧。首先强调了正确的初始设置，如选择Eigenmode求解器和设置周期性边界条件。接着讲解了建模过程中的一些实用技巧，如使用VBA脚本批量生成复杂晶格结构。随后讨论了能带扫描的核心步骤，即参数化k矢量并通过三重循环遍历布里渊区路径。还提到了后处理阶段的重要注意事项，如模式追踪和数据可视化。最后分享了一些提高效率和准确性的小技巧，如优化网格划分和参数校验。 适合人群：从事超材料研究的科研人员和技术爱好者，尤其是有一定CST使用基础的人。 使用场景及目标：帮助研究人员掌握三维超材料能带计算的具体流程，提高计算效率和结果准确性，适用于学术研究和工程应用。 其他说明：文中不仅提供了详细的理论指导，还包括大量实用的代码示例，便于读者理解和实践。

内容概要：本文介绍了如何利用CST软件进行三维超材料的能带计算。首先概述了三维超材料的独特性质及其在电子设备和光子晶体领域的广泛应用前景。接着简述了CST软件的功能特点，重点在于其电磁场模拟能力。随后详细讲解了能带计算的具体步骤，包括模型建立、材料参数设置、网格划分与求解设置以及最终的数据分析。最后给出了一段Python代码示例，展示了如何处理CST输出的能带数据并绘制能带图。 适合人群：从事材料科学研究的专业人士，尤其是对超材料感兴趣的科研工作者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解三维超材料电子结构的研究人员，旨在提高他们对该材料的理解和应用能力，促进相关领域的技术创新和发展。 其他说明：文中提供的Python代码仅为示例，在实际操作时可根据具体情况进行调整优化。同时，随着科学技术的进步，三维超材料的研究也将不断取得新的进展。

内容概要：本文介绍了一套全面的超表面机器学习逆向设计学习资料，涵盖视频教程、详细文档、实用代码和丰富案例。视频总时长达20小时以上，内容由浅入深，逐步引导学习者理解超表面的基础原理及其对电磁波的调控机制。文档作为辅助材料，帮助巩固视频中的知识点。代码部分提供了具体的超表面模拟实例，如通过Python构建简单超表面模型并模拟其对电磁波的响应。丰富的案例则覆盖多个应用场景，如天线设计和光学器件优化，使学习者能够理论联系实际，提高实践能力。 适合人群：对超表面和机器学习逆向设计感兴趣的研究人员、学生及工程师，无论新手入门还是希望进一步提升的专业人士。 使用场景及目标：①系统学习超表面机器学习逆向设计的基础理论和高级应用；②通过实际案例加深理解和掌握相关技能；③为科研项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：此资源不仅有助于初学者快速上手，也为有经验的学习者提供了深入探讨的机会，是不可多得的一站式学习平台。

在IT行业中，集成不同的软件和服务以提供更丰富的功能是常见的做法。本话题主要涉及的是将“ruoyi”框架与“cesium”和“supermap”进行集成，以实现地图的倾斜摄影加载功能。让我们详细探讨一下这些技术及其集成过程。 “ruoyi”是一个基于Java开发的企业级后台管理框架，它提供了快速开发、简洁易用的特点，广泛应用于企业信息化建设中。ruoyi框架通常包括前端界面和后端服务，为开发者提供了便捷的接口调用和数据管理工具。 “cesium”则是一个开源的JavaScript库，专门用于创建高性能的3D地球浏览器。它利用WebGL技术，能够在浏览器中展现全球范围内的高精度三维地形和卫星影像，支持交互操作和动态数据可视化。cesium在地理信息系统（GIS）领域中广泛应用，因为它可以轻松地构建丰富的2D和3D地图应用。 “supermap”是一家中国领先的GIS软件提供商，其产品线包括桌面应用、服务器软件和在线GIS服务。SuperMap iClient是其提供的一系列WebGIS开发组件，支持多种开发语言，如JavaScript、.NET、Java等。其中，SuperMap iClient for JavaScript可以与cesium结合，提供强大的地图服务，包括地形、矢量数据、二维地图和三维模型等。 集成ruoyi、cesium和supermap的关键步骤如下： 1. **引入库**：在ruoyi项目的前端部分，需要引入cesium的JavaScript库和supermap的JavaScript SDK。这通常通过CDN链接或者将库文件添加到项目中完成。 2. **配置地图服务**：在后端，你需要设置与supermap服务器的连接，获取地图服务的URL。这可能涉及到身份验证、地图层的选择以及获取地图数据的API调用。 3. **创建cesium视图**：在前端，利用cesium的`Cesium.Viewer`构造函数初始化一个地图视图，并指定容器元素。然后，可以通过`Cesium.WebMapServiceImageryProvider`或`Cesium.WebMapTileServiceImageryProvider`来加载supermap的地图服务。 4. **集成倾斜摄影**：倾斜摄影是通过多个角度拍摄建筑物，然后进行三维重建的技术，可以提供更真实的视觉效果。supermap提供了对倾斜摄影数据的支持，你需要根据具体的数据格式和API，将其集成到cesium中显示。 5. **交互与控制**：cesium提供了丰富的地图交互控件和事件处理机制，可以根据需求添加如缩放、平移、旋转等功能。同时，也可以通过supermap的API实现与后端数据的交互，如查询、标注等。 6. **优化性能**：由于cesium渲染3D场景可能消耗大量资源，因此在大型项目中，可能需要进行一些性能优化，比如分块加载、LOD（Level of Detail）层级细节管理等。 通过以上步骤，你可以成功地在ruoyi框架中集成cesium和supermap，实现地图的倾斜摄影加载。这种集成方式在房地产、城市规划、灾害监测等领域有着广泛的应用，能够提供直观且生动的地理信息展示。