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1.
Insider trading is a kind of criminal behavior in stock market by using nonpublic information. In recent years, it has become the major illegal activity in China’s stock market. In this study, a combination approach of GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) and DE (Differential Evolution) is proposed to identify insider trading activities by using data of relevant indicators. First, insider trading samples occurred from year 2007 to 2017 and corresponding non-insider trading samples are collected. Next, the proposed method is trained by the GBDT, and initial parameters of the GBDT are optimized by the DE. Finally, out-of-samples are classified by the trained GBDT–DE model and its performances are evaluated. The experiment results show that our proposed method performed the best for insider trading identification under time window length of ninety days, indicating the relevant indicators under 90-days time window length are relatively more useful. Additionally, under all three time window lengths, relative importance result shows that several indicators are consistently crucial for insider trading identification. Furthermore, the proposed approach significantly outperforms other benchmark methods, demonstrating that it could be applied as an intelligent system to improve identification accuracy and efficiency for insider trading regulation in China stock market. 相似文献
2.
刘凤连 《上海电力学院学报》2010,(11)
采用图像处理技术,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的鱼年龄自动识别新方法。首先通过KPCA提取鱼的耳石图像的主元,然后用SVM对鱼的年龄进行学习、识别和预测。实验表明,该方法取得了较好的效果。 更多还原 相似文献
3.
雷鸣 《上海电力学院学报》2010,(6)
辐射度技术对于具有真实感的图像的合成十分重要。提出了一种基于特征向量的虚拟现实环境中辐射度计算的新方法。该方法采用了并行计算方法计算形状因子矩阵的特征值和特征向量,进而实现对虚拟现实环境中的辐射度进行高效的计算。其性能总体评价结果显示该方法显著降低了复杂环境中集群计算机系统的有效计算时间,提高了计算效率和加速比。其成果可广泛应用在图像处理、人机交互、可视化、虚拟现实等领域。 相似文献
4.
在大规模、数据量密集的特定应用场景下,以行存储访问数据的方式弊端日益凸显,逐渐不能满足数据高速访问的性能需求,数据亟需更加高效的传输和处理方式.因此,拓展新的内存访问方式,并且同时兼容行、列方向的访问对提升访问效率、降低整体功耗、节省内存空间有着重要意义.本文围绕动态随机存储和非易失性存储两个方面来详细介绍实现列方向的内存访问方式,重点分析了存储单元的结构设计以及实现列向存储访问过程.最后,对内存两种不同访问方式进行了比较和总结,并且对行列访问的内存数据库、数据挖掘、数据加密算法、实时系统的应用场景进行了展望. 相似文献
5.
6.
糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是一种糖尿病性微血管病变,会在球结膜微血管上有所体现,球结膜血管图像的获取比眼底图像更加便捷,但微血管的特征变化微小且难以量化。为了能够对患者进行早期辅助诊断,本文依据球结膜微血管形态与DR的关联,首先对球结膜图像进行预处理,使用限制对比度自适应直方图均衡(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法进行图像增强,随机处理使数据增强,然后结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和Transformer各自的网络优势构建CTCNet,对处理后的球结膜血管图像进行DR分类,分类准确率达到了97.44%,敏感度97.69%,特异性97.11%,精确度97.69%,通过实验对比CNN和Transformer, CTCNet网络性能优于其他模型,能够有效识别DR。 相似文献
7.
移动商务作为一种全新的商务和服务方式,在给用户带来低成本和便捷的同时,也带了诸多安全问题。解决这些问题的手段有很多,数字签名是比较常用且非常有效的一种方法。它提供了不可抵赖、数据源认证、身份识别等特性。本文工作主要针对移动商务中的安全问题,重点研究其中的数字签名问题。通过开发设计手机银行数字签名系统和基于SMS服务的手机数字签名系统,在保障移动商务安全性的同时,为用户提供了安全的信息传递途径,特别是为移动商务的发展提供了技术支持。 相似文献
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