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Deepfakes

Deepfakes von Bieß,  Cora, Pawelec,  Maria
Deepfakes – manipulierte oder synthetische audiovisuelle Medien, meist erzeugt mit Hilfe von KI – finden in verschiedensten Kontexten Anwendung: von Politik über Pornografie und Kriminalität bis hin zu Wirtschaft, Strafverfolgung, Kunst, Satire, Bildung und Aktivismus. Die Studie bietet erstmals eine holistische Technikbewertung der gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen von Deepfakes in diesen Kontexten und untersucht mögliche Reaktionen auf die neue Technologie – von (supra-)nationaler Regulierung bis hin zu KI-basierter Deepfake-Detektion. Sie richtet zudem konkrete Handlungsempfehlungen etwa an Politik, Forschungsförderung und BürgerInnen. Die enthaltene interaktive Lehreinheit fördert die Medienkompetenz zu Deepfakes.
Aktualisiert: 2022-03-10
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Charakterisierung der Schaltverluste diskreter Wide Band Gap Leistungshalbleiter und Entwärmung kompakter Bauteile

Charakterisierung der Schaltverluste diskreter Wide Band Gap Leistungshalbleiter und Entwärmung kompakter Bauteile von Sprunck,  Sebastian
Die Verwendung von Wide Band Gap-Halbleitern stellt Anforderungen an die Verlustmessung und die Entwärmung einer Schaltung, welche mit herkömmlicher Technik nur unzureichend zu erfüllen sind. In dieser Arbeit wird eine Methode entwickelt, die eine Abschätzung des relativen Fehlers der Strommessung im Doppelpulstest ermöglicht. Mit ihr werden anschließend verfügbare Sensoren untersucht und eine neue Variante vorgeschlagen. Außerdem wird eine Entscheidungshilfe erstellt, mit der die Auswahl eines geeigneten Stromsensors vereinfacht wird, sofern für die geplante Anwendung überhaupt eine Option existiert. Weiterhin wird ein Prüfstand entwickelt, mit dem die Wärmeleitfähigkeit thermischer Interface-Materialien präzise bestimmt werden kann. Eine detaillierte Fehlerbetrachtung stellt dabei relative Messfehler in Aussicht, die mit gängigen Standardmethoden nicht erreicht werden können. Abschließend wird untersucht, wie weit sich die Miniaturisierung leistungselektronischer Systeme durch die Anwendung dieser Ergebnisse voran treiben lässt und wo die absehbaren Grenzen liegen.
Aktualisiert: 2021-04-01
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GANs mit PyTorch selbst programmieren

GANs mit PyTorch selbst programmieren von Langenau,  Frank, Rashid,  Tariq
Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar "Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2022-04-01
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GANs mit PyTorch selbst programmieren

GANs mit PyTorch selbst programmieren von Langenau,  Frank, Rashid,  Tariq
Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar "Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2022-04-01
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GANs mit PyTorch selbst programmieren

GANs mit PyTorch selbst programmieren von Langenau,  Frank, Rashid,  Tariq
Neues von Bestsellerautor Tariq Rashid: Eine Einführung in die innovative Deep-Learning-Technik GANs Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eigener GANs mit PyTorch, regt zum Ausprobieren an GANs (Generative Adversarial Networks) gehören zu den spannendsten neuen Algorithmen im Machine Learning Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und gut nachvollziehbar "Die coolste Idee im Deep Learning in den letzten 20 Jahren" sagt Yann LeCun, einer der weltweit führenden Forscher auf dem Gebiet der neuronalen Netze, über GANs, die Generative Adversarial Networks. Bei dieser noch neuen KI-Technik treten zwei neuronale Netze gegeneinander an mit dem Ziel, Bilder, Ton und Videos zu erzeugen, die vom Original nicht zu unterscheiden sind.Dieses Buch richtet sich an alle, die selbst ausprobieren möchten, wie GANs funktionieren. Tariq Rashid zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie mit dem populären Framework PyTorch Ihre eigenen GANs erstellen und trainieren. Sie starten mit einem sehr einfachen GAN, um einen Workflow einzurichten, und üben erste Techniken anhand der MNIST-Datenbank ein. Mit diesem Wissen programmieren Sie dann ein GAN, das realistische menschliche Gesichter erzeugen kann. Tariq Rashids besondere Fähigkeit, komplexe Ideen verständlich zu erklären, macht das Buch zu einer unterhaltsamen Lektüre.
Aktualisiert: 2022-04-01
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Sputterepitaxie von Gruppe-III-Nitriden

Sputterepitaxie von Gruppe-III-Nitriden von Steib,  Frederik
Die Sputterepitaxie ist eine neue Methode zur Herstellung von Gruppe-III-Nitriden, die sich durch eine gute Skalierbarkeit und niedrige Prozesstemperaturen auszeichnet. In dieser Arbeit konnten damit lumineszierende InGaN-Quantenstrukturen mit Indiumkonzentrationen von 20 % erzeugt werden. In dicken Schichten konnten hohe Aluminiumkonzentrationen mit Emissionswellenlängen im UV-C und Indiumkonzentrationen bis 65 % gezeigt werden. Die verwendete Anlagentechnik ist dargestellt und es wurde eine Optimierung anhand von Prozessparametern durchgeführt. In gewachsenen GaN-Schichten wurden Plasmaschäden anhand von TEM-Messungen nachgewiesen, die durch Simulationen auf energiereiche Stickstoffatome zurückgeführt werden konnten. Durch eine Druckerhöhung konnten die Qualität des gesputterten GaN verbessert werden. Die im GaN vorliegende parasitäre Elektronenkonzentration konnte durch das Kosputtern von Magnesium reduziert werden.
Aktualisiert: 2020-12-26
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Numerische Simulation von vertikalen Galliumnitrid-Leistungshalbleiterbauelementen

Numerische Simulation von vertikalen Galliumnitrid-Leistungshalbleiterbauelementen von Weigel,  Martin
Halbleiterbauelemente auf Basis von Galliumnitrid (GaN) besitzen ein hohes Potential zum Einsatz in der Leistungselektronik. Die Simulation von Bauelementen ist dabei ein entscheidender Zeit- und Kostenfaktor in deren Entwicklung. Um eine Vergleichbarkeit der verschiedenen Bauelemente in der Simulation zu gewährleisten müssen die wesentlichen Kenngrößen Durchbruchspannung, Einschaltwiderstand, Leistungszahl und Schaltzeiten sowie ihre Ermittlung aus den Simulationsergebnissen für alle Bauelemente einheitlich definiert werden. Für die Schottky-Diode und die p-n-Diode kann gezeigt werden, dass im aktuellen Bauelement die Eigenschaften der Kontakte auf GaN deutlich schlechter sind als die idealen Ergebnisse der Simulation erwarten lassen. Ein Vergleich der Durchbruchsimulation der Schottky-Diode mit Messwerten zeigt ein deutlich schlechteres Verhalten des realen Bauelements, was auf eine Vielzahl an Störstellen im aktuellen GaN-Material zurückgeführt werden kann. Durch die Anpassung der Strukturparameter von vertikaler Schottky- und p-n-Diode ist ein Vergleich der Eigenschaften möglich. Anhand der Simulation eines quasivertikalen MOSFET konnte im Vergleich zu den Messwerten aufgezeigt werden, dass die Eigenschaften aktueller Bauelemente stark durch das Vorhandensein einer hohen Dichte an Haftstellen begrenzt werden. Beim CAVET hat besonders der Bereich der Apertur, des Gates und des Leitungskanals einen großen Einfluss auf die Bauelementeigenschaften. Im Vergleich zu Messwerten kann gezeigt werden, dass vor allem in diesem kompliziert aufgebauten Bereich deutliche parasitäre Effekte auftreten. Beim Sperrschicht-FET spielen vor allem die Kanalabmessungen eine wichtige Rolle, da diese sehr stark die Schwellspannung und damit die Bauelementeigenschaften beeinflussen. Für alle Bauelemente ergibt sich eine Verbesserung der Eigenschaften durch den Übergang von quasivertikalen zu vertikalen Strukturen. Im Vergleich von optimierten Bauelementen mit gleichen grundlegenden Strukturparametern erfolgt eine Einordnung bezüglich der Kenngrößen.
Aktualisiert: 2019-12-27
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In situ Visualisierung des ammonothermalen Kristallisationsprozesses mittels Röntgenmesstechnik

In situ Visualisierung des ammonothermalen Kristallisationsprozesses mittels Röntgenmesstechnik von Schimmel,  Saskia
Ammonothermale Syntheseverfahren eignen sich zur Herstellung von einer Vielzahl funktioneller Nitride. Um ein besseres Verständnis der in ammonothermalen Druckbehältern ablaufenden physikalischen und chemischen Vorgänge zu erlangen, wurden Röntgen-basierte Messmethoden zur in situ Beobachtung der ablaufenden Vorgänge entwickelt. Technologische Aspekte der Anlagengestaltung werden im Detail beschrieben und diskutiert. Darüber hinaus umfasst die Arbeit ein breites Spektrum erster wissenschaftlicher Erkenntnisse, welche mit Hilfe der entwickelten Verfahren erzielt wurden. Auf technologischer Seite beinhaltet die Arbeit den Aufbau integrierter Anlagen für Röntgenmessungen und ammonothermale Experimente bei Temperaturen bis 600 °C und Drücken bis 300 MPa (2D-Röntgenabbildung und Röntgenbeugung). Dies umfasst auch eine Untersuchung der chemischen Beständigkeit von potentiell als Röntgenfenster geeigneten Werkstoffen in ammonothermalen Reaktionsmedien. Weiterhin wurde eine drehbare Durchführung für ammonothermale Prozessbedingungen entwickelt. Die Ergebnisse der in situ Röntgenmessungen umfassen Daten zur Auflösungskinetik und Löslichkeit der Nitride GaN und ZnGeN2 sowie zu Konzentrationsänderungen und Transportprozessen gelöster Stoffe. Erstmals werden hierdurch in situ Einblicke in die Kinetik der ablaufenden Prozesse erhalten. Mittels in situ Röntgenverfahren sind zudem Dichteänderungen und Phasenübergänge des Fluids beobachtbar. Ergänzend zu den Röntgen-basierten Messverfahren wurden lokale Messungen der Fluidtemperatur durchgeführt. Diese bieten Einblicke in den konvektiven Wärmetransport. Darüber hinaus sind chemische Prozesse verfolgbar, sofern sie mit Enthalpieänderungen bzw. lokalen Temperaturänderungen einhergehen.
Aktualisiert: 2020-01-27
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Metallorganische und Hydridgasphasenepitaxievon semipolaren (11-22)-orientierten GaN-Schichten auf vorstrukturierten Saphir-Substraten

Metallorganische und Hydridgasphasenepitaxievon semipolaren (11-22)-orientierten GaN-Schichten auf vorstrukturierten Saphir-Substraten von Caliebe,  Marian
In dieser Dissertation wird die Herstellung qualitativ hochwertiger, semipolarer (11-22)-orientierter GaN-Schichten untersucht. Im Vergleich zur gängigen c-Orientierung weisen Quantenfilme auf der (11-22)-Kristallebene ein deutlich reduziertes internes Polarisationsfeld auf, was gegen den starken Effizienzeinbruch im grünen und gelben Bereich des sichtbaren Spektrums („Grüne Lücke“) helfen könnte. Basierend auf einer Methode, die ursprünglich von Okada et al. 1 entwickelt wurde, werden GaN-Schichten selektiv auf vorstrukturierten Saphir-Substraten mittels Metallorganischer (MOVPE) und Hydridgasphasenepitaxie (HVPE) abgeschieden. Eine Submonolage SiNx vor der Koaleszenz ermöglicht eine deutliche Defektreduzierung. Der Einfluss der Kontur von GaN-Streifen auf das Koaleszenzverhalten und die Defektentwicklung wird mit Hilfe von Si-dotierten Markerschichten visualisiert und anhand von TEM-Untersuchungen deutlich. Studien an fehlorientierten Substraten zur Ausrichtung der (11-22)GaN-Kristallebene zur Waferoberfläche vertiefen das Verständnis. Auch der Einfluss der Saphir-Grabenperiode und -tiefe wird erläutert. Abschließend wird untersucht, wie dicke HVPE-GaN-Schichten die Defektdichte weiter reduzieren können. Die hergestellten Schichten werden in das internationale Forschungsumfeld eingeordnet. Eine semipolare LED demonstriert die praktische Einsatzfähigkeit. 1 N. Okada et al. „Growth of Semipolar (11-22) GaN Layer by Controlling Anisotropic Growth Rates in r-Plane Patterned Sapphire Substrate“. Appl. Phys. Express 2, 091001—1-3 (2009).
Aktualisiert: 2019-09-11
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