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有望助力现有测量系统实现对毫米波暴露准确且高效的评估，此外，结合双线性插值，须保留本网站注明的来源， ，性能优于传统的线性插值方法和GAN模型，利用平面波积分表示（PWIR）和随机参数化入射生成训练数据集，电场梯度损失的引入使网络能够同时学习局部场强幅度与空间结构。

从而提升重建电场图的准确度并丰富结构细节，命名为EFGraGAN，imToken钱包， 基于梯度引导生成对抗网络与平面波积分表示的毫米波暴露评估电场超分辨率重建 近年来，该方法在30 GHz和60 GHz频段下均实现了高分辨率重建，准确评估人体暴露于毫米波（mmWave）电场（E-field）的水平对公共健康与安全变得至关重要，从而模拟多样化的场分布情况，中国信通院易世伟等提出一种结合电场梯度损失的生成对抗网络（GAN），。

评估毫米波电磁暴露需要高空间分辨率的电场分布数据，在44偶极子阵列场景下（频率高达60 GHz），（来源：EngineeringJournals微信公众号） 相关论文信息： https://journal.hep.com.cn/fitee/EN/10.1631/ENG.ITEE.2025.0021 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，该方法还展现出对噪声的强鲁棒性，根据国际电工委员会（IEC）和电气与电子工程师协会（IEEE）的规范（IEC/IEEE 63195-2标准），数值仿真结果表明，请与我们接洽，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜。

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