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cg期刊最新视觉报道_期刊(2024年11月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-11-28

cg期刊

我获得了日本金奖！𐟏† 哇塞，我竟然拿到了DigiCon6的日本金奖！𐟎‰ 这是第一次获得金奖，真的太开心了。除了20万日元的奖金，我还获得了一台Wacom新帝（现在我终于有了正规的数码作画工具）和一年份的CG期刊。这真的是明示我要继续学习和创作。日本金奖颁给中国人，真是大气啊！（期待下一部作品能在中国发行）我喜欢的那部电影《夏夢迴》还获得了亚洲金奖！𐟎젧œŸ的太喜欢了，第一次有机会和香港的团队聊了一波。（学粤语的重要性+1111）动画圈真的太小了！我还遇到了去年胶囊计划的《萤惑归途》的孔导，他可是中国区金奖得主哦！𐟑 颁奖典礼的主持人竟然是上石白萌音，真的好可爱，我离她只有半米远。不愧是TBS搞的，颁奖典礼还有现场乐队，老师和教授都坐在我的右边，疯狂挥手𐟙‹𐟏𛊊去之前还和朋友说日本的颁奖典礼真的很细节，让我穿正式一点的衣服，还带一个大箱子，因为有礼品。我还想说一个奖状能有多大，结果…新帝要怎么带回去（我还因为穿了寺山修司的衣服，成功地引起了安藤紘平（寺山修司实验剧团的初始成员）的注意。他特地给我写了亲笔书写的名片（北京电影学院版本），笑死了哈哈哈哈他特地选了中文款的给我。还见到了樋口真嗣，呜呜呜都要想签名。我主打一个做作品“追星”。这次颁奖典礼真的是开心、努力、社交的完美结合！𐟎‰

Dong-Gu Im LNA解析最近发现了一位在LNA设计领域非常活跃的大佬——Dong-Gu Im。他的作品涵盖了多种应用场景，尤其是数字电视调谐器领域的LNA设计。今天，我们来深入分析他的一篇经典论文：“A Highly Linear Wideband CMOS Low-Noise Amplifier Based on Current Amplification for Digital TV Tuner Applications”。 𐟌Ÿ 技术亮点 Dong-Gu Im的LNA设计主要采用电流放大和正反馈技术。电流放大相较于电压放大的优势在于其更好的线性度。通过正反馈技术，等效跨导减小，从而可以提供更大的增益。 𐟓ˆ 结构解析基本结构采用了CG-CS噪声消除结构，通过增加Cc来提升带宽。这一设计原理类似于“中和电容”，但实际上是针对电流镜通路的前馈设计，使得高频增益不会下降，仿真结果显示3dB带宽能提升一倍。 𐟓œ 论文背景这篇文章虽然比较简单，但发表在早期的快报期刊上，展现了Dong-Gu Im在LNA设计上的独特见解和创新能力。通过这篇论文，我们可以看到Dong-Gu Im在LNA设计上的独特思路和精湛技艺，值得每一位电子工程师深入学习和研究。

俄语等级考试分几级 𐟎“ 招生简章南京大学政府管理学院欢迎有志之士报考国家安全方向的博士研究生。招生方式采用申请考核制，以下是报考条件：英语水平：需满足以下任一条件：英语专业四级或八级合格及以上 CET-4≥497分或CET-6≥426分（等级制考生需学院认定） IELTS≥6.0 TOEFL≥85 以第一作者身份在英文期刊发表专业学术论文以第一译者身份翻译出版学术著作俄语：通过俄语专业四级考试或全国大学俄语六级（CRT6）或俄罗斯联邦对外俄语等级考试𐢐 𐚐˜的B1及以上。日语：通过日语专业四级考试或全国大学日语六级（CJT6）或日语能力测试（JLPT）N3及以上。德语：通过德语专业四级考试或全国大学德语六级（CGT6）或取得歌德学院B2证书（Goethe-Zertifikat B2）及以上或德福考试证书（TestDaF）或DSH考试证书。法语：通过法语专业四级考试或DELF考试B1及以上。西班牙语：通过西班牙语专业四级考试或DELE考试B1及以上。留学经历：在国外留学并获得教育部学位学历认证。 𐟓 备考指南报名时间：11月下旬至12月下旬。材料初审：需提交已取得的科研成果复印件、获奖证书及其他能证明科研能力的材料，以及《研究计划书》。复试安排：1月中旬进行，包括1小时的专业笔试（专业外语、国家安全学综合）和不少于30分钟的面试。申请者需准备不超过15分钟的PPT，介绍个人简况和拟攻读博士阶段的研究计划。成绩计算：总成绩由笔试和面试成绩组成。 𐟓š 推荐书目根据学校往年真题和导师研究方向，推荐以下参考书目：《总体国家安全观学习纲要》，中共中央宣传部、中央国家安全委员会办公室，学习出版社，2022年。《国家安全学》，刘跃进，中国政法大学出版社，2004年。《国家安全管理学》，李文良，吉林大学出版社，2014年。《公共经济学》，李国正，首都师范大学出版社，2023年。《国际政治学》，陈岳，高等教育出版社，2019年。《政治学基础》，王浦垬，北京大学出版社，2006年。 𐟌Ÿ 准备充分，考试无忧！祝愿所有考生取得理想成绩，顺利考入南京大学政管院国家安全方向！

深度学习与材料科学：从基础到应用 𐟓… 课程时长：24小时 𐟓– 第一部分：深度学习基础与材料数据库理论内容：材料数据库介绍（Material Project, OQMD, AFLOW）深度学习入门图神经网络材料特征工程实操内容： Pytorch深度学习框架演练 Pymatgen介绍及结构文件生成 Pymatgen生成相图，构建表面 Megnet，QM9，JDFT等规模化材料数据集的读取爬虫获取二维数据集爬虫获取会议文献和期刊文章的数据 𐟓Š 第二部分：数据库的数据获取及演练实操内容： AFLOW数据库的数据获取 AFLOW数据库功能练习爬虫获取AFLOW数据库的数据 OQMD数据库 OQMD数据库功能练习 OQMD数据库的数据获取 material project数据库新版material project获取材料XRD、DOS图、能带图、吸收谱等数据 Pymatgen按照属性要求获取material project材料数据材料特征工程工具matminer演练 matminer获取材料数据集 matminer生成材料描述符演练 𐟒𛠧쬤𘉩ƒ襈†：结构数据驱动的高通量计算及案例实操和演示内容：基于结构数据驱动的高通量计算： pymatgen大批量结构获取基于pymatgen的计算文件生成大批量计算结果的获取与统计基于数据驱动的功能材料开发案例一（晶体图神经网络实现材料属性预测）：用PYG搭建图神经网络（GCN、GAT）晶体图神经网络CGCNN模型代码原理利用晶体图神经网络实现材料属性预测 𐟌 第四部分：基于数据驱动的多个功能材料开发案例及实操实操内容：基于数据驱动的功能材料开发案例二（半导体材料）：背景介绍数据获取构建特征传统机器学习和深度学习处理讨论与评测基于数据驱动的功能材料开发案例三（钙钛矿材料分类）：数据集获取构建材料特征机器学习训练特征可解释性分析基于数据驱动的功能材料开发案例四（深度学习实现钙钛矿材料性能回归） matminer生成材料特征深度神经网络实现钙钛矿属性预测

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