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411.
针对通用的目标检测算法在检测生活场景下的多类目标时检测精度低、速度较慢的问题,提出了一种基于注意力机制改进的轻量级目标检测算法YOLOv4s。该算法以CSPDarknet53-s作为主干特征提取网络提取图像特征,通过注意力模块进行特征选择,再利用特征金字塔网络对特征进行融合,最后通过检测头分别处理特征融合后的两个输出,进而提高对生活场景下多类目标检测的能力。实验结果表明:相比改进前的算法,YOLOv4s算法在PASCAL VOC数据集上的平均均值精度(mAP)及MS COCO数据集上的平均精度(AP)都有一定程度的提升;相较于轻量级算法Efficientdet,YOLOv4s算法在MS COCO数据集上的AP也有一定提高,并且实现了有效的显著目标检测。 相似文献
412.
413.
选取储存1,3,5,7,9,10年的陈皮样品,以水蒸气蒸馏法提取各陈皮样品中的精油,用气相色谱-质谱法(GC-MS)对各精油样品进行分析,考察陈皮精油的组成及挥发性成分含量随陈皮储存年份增加的变化。从6个储存年份的陈皮精油中共鉴别出46种挥发性成分,共有成分有26种,各精油样品中右旋萜二烯的含量最高。随着陈皮储存年份的增加,其精油总量及挥发性成分数目逐渐减少,单位质量陈皮中挥发性成分的含量呈现出随储存年份的增加先递减后趋于稳定的趋势。进一步采用减压精馏方法对陈皮精油进行精制,收集塔底成分进行GC-MS分析,发现塔底陈皮精油中低沸点、具有刺激性气味的右旋萜二烯的浓度降低,而高沸点、具有特殊香气的2-(甲氨基)苯甲酸甲酯的浓度升高,减压精馏精制后的陈皮精油具有清香醇厚的橘子香气而无刺激性,其品质远优于常规水蒸气蒸馏制备的陈皮精油。 相似文献
414.
针对光伏短期预测不能考虑云团因素以及云团移动机理建模复杂的问题,对模型与数据混合驱动的分布式光伏超短期高精度功率预测方法进行研究。首先,采用深度神经网络模型,实现辐照度和温度与光伏功率的高精度拟合;其次,基于区域多个分布式光伏电站的实际监测数据,建立数据驱动的云团遮挡判别模型;最后,结合云团遮挡情况及其移动态势对邻近电站的影响分析,实现分布式光伏超短期功率的精准预测。依托国内某区域多个分布式光伏电站历史数据进行算例分析,仿真结果验证了所提分布式光伏超短期功率预测方法的有效性和实用性。 相似文献
415.
针对跟踪运动目标过程中网络对目标被遮挡或目标周围存在干扰物敏感,从而导致不可靠的响应位置和错误跟踪框的问题,提出一种基于深度学习的免锚框孪生卷积网络跟踪方法。首先,通过非局部感知网络来学习目标引导的特征权重,该权重用于细化目标模板分支和搜索分支的深度特征,以监督的方式利用两个分支特征的远程依赖性,从而有效抑制噪声干扰。其次,进一步开发一个包围框感知块将多维回归特征与跟踪质量相关联,这个模块加强目标模板分支和搜索分支之间的相互作用,提高网络定位准确性。在标准数据集上的实验结果表明,所提方法能实时跟踪目标,并在准确度上获得提升。 相似文献
416.
417.
418.
针对地震等灾后环境复杂、救援机器人对救援目标识别实时性和准确度要求较高的问题,提出一种基于改进YOLOv4的目标检测模型。该算法将YOLOv4网络中的主干特征提取网络替换成MobileNetv1模型以增强特征复用,同时缩减网络参数量,提高运行速度;通过K-means++算法进行锚点维度聚类以适应灾后人员检测,提升算法精度。并且针对灾后人员检测数据集缺乏问题,贡献相应的数据集。实验结果表明,改进的网络与YOLOv4相比在保证模型精度的前提下帧率提升了约92%,权重文件大小变为原来的20.73%,满足了灾后救援机器人目标检测实时性和准确性的需求,对于灾后人员检测场景有一定的借鉴意义。 相似文献
419.
针对跟踪目标被遮挡或者目标周围存在敏感干扰物,从而导致前景背景分类错误和边界框预测错误的问题,提出了一种基于交叉通道注意力的无锚框的目标跟踪方法。首先使用交叉通道注意力对特征提取部分的最后三层输出进行通道增强,利用模板特征和搜索特征中目标的相似性,整合所有通道特征的相关性,从而选择性的对目标特征的通道的增强。之后使用加权求和的方式进行特征融合,使用浅层特征和深层特征融合提高分类精度和定位的准确度。最后使用位置注意力对分类特征图进行全局编码,再次增强分类特征图的特征,提高网络对目标的定位准确性。实验结果表明,提出的算法在OTB100数据集上取得了85.5%的准确率和64.1%的成功率,在UAV20L数据集上取得了70.5%的准确率和56.0%的成功率。 相似文献
420.
视觉目标跟踪在车辆、人机交互以及监控等领域应用广泛,虽然近年来取得了很大的进展,但是在跟踪过程中,仍然存在许多的干扰因素。针对跟踪过程存在目标尺度和长宽的比例会随着目标或跟踪设备的变化而变化以及背景干扰的问题,设计了一种基于无锚框的孪生神经网络的跟踪方法。首先,改进了特征提取网络,提高了跟踪的准确性。其次,增加了非局部感知网络,能够更好地利用模板和搜索分支更深度的特征。对于分类来说,增加了选择分支,用于抑制较低的得分,选择更高更准确的得分,从而能够进行更好的回归预测。其采样策略也不同于之前的网络,并对损失部分进行了优化。在对网络进行整体的训练及实验之后,该算法能够很好地跟踪目标,提高了跟踪的成功率和精确度。 相似文献