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1.
文章讨论的基于“替换法”的汉字信息加、解密实现技术,改变了传统的汉字加密结果,使加密后的密文仍是可以识别和再利用的汉字,发送者可以在任何可编辑汉字的通讯设备上发送和接收密文,确保中文信息传输过程中的安全性。加、解密算法实现的代码语言为VFP6.0。 相似文献
2.
针对目前数据标注过于依赖硬件、手动数据标注效率低下的问题,提出了基于深度学习的人体图像半自动标注系统.系统通过对算法进行改进,增加人体关键点个数进行特征提取和加入运动信息的约束,提高了视频分阶段标注的准确率.使用真实数据集仿真实验证明了通过深度学习算法进行数据标注的可行性,并且使用半自动标注的速度快、准确率高. 相似文献
3.
相比传统的光场绘制技术,神经网络光场(NeRF)方法可使用神经网络拟合场景的光线采样,将隐式编码输入图片的光场,合成新视图. 针对NeRF方法训练时间长,绘制视图慢的问题,提出了一种基于联合采样的NeRF方法,通过使粗糙网络和细腻网络共享均匀采样结果的方法,减少了不必要的光线采样,从而加快了网络训练和视图合成的速度. 实验结果表明,在取得近似视图合成质量的情况下,与NeRF方法相比,所提方法的训练时间减少了20%,视图合成的效率提高了25%. 相似文献
4.
5.
为了解决传统中文文本去重准确率低的问题,本文提出了一种基于语义指纹和LCS的文本去重方法。针对中文文本,预处理后抽取出文本摘要,然后使用tf-idf算法分别得出文本内容特征向量和摘要特征向量,分别将这两个向量作为simhash算法的输入,计算得到文章的内容指纹和摘要指纹。计算两个文本对应的两个指纹的汉明距离,代入本文公式,最终得到这两文本的指纹距离;使用指纹对文本对进行初步筛选,对判定为相似的两个文本使用LCS算法进行进一步对比,避免误判,最终实现中文文本快速去重。实验过程中,通过与LCS算法、simhash算法等多种算法的结果进行对比,可以体现该方法在算法精确度方面的优势,同时,该方法的运行速度优势也能较好地支持大数据量文本的去重操作。 相似文献
6.
针对多步交通流量预测任务中时间空间特征提取效果不佳和预测未来时间交通流量精度低的问题,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络、卷积残差网络和注意力机制的融合模型。首先,利用一种基于编解码器的架构,通过在编解码器中加入LSTM网络来挖掘不同尺度的时间域特征;其次,构建基于注意力机制挤压激励(SE)模块的卷积残差网络嵌入到LSTM网络结构中,从而挖掘交通流量数据中的空间域特征;最后,将编码器中获得的隐状态下的信息输入到解码器中,实现高精度多步交通流量的预测。基于真实交通数据进行实验测试和分析,实验结果表明,相较于原始的基于图卷积的模型,所提模型在北京和纽约两个交通流量公开数据集上的均方根误差(RMSE)分别获得了1.622和0.08的下降。所提模型能够高效且精确地对交通流量作出预测。 相似文献
7.
微信、QQ和钉钉等社交媒体都提供多对多聊天群组功能,这些聊天群组包含海量信息,对群组聊天内容进行有效分析,获取有价值的关联信息,是当前领域的研究热点。群组中用户间交互是群组实现的主要功能,用户间消息回复是用户间交互实现的方式,消息间的回复行为下隐藏着消息间和用户间的关系。群组消息间回复通常是隐式和非连续的,大部分群组消息间没有指定明确的回复关系,当前消息也不一定是上一条临近消息的回复,回复关系要根据具体的聊天场景确定。当消息间没有显示指定回复关系时,回复不易于分析和理解群组聊天内容,阻碍了对群组聊天内容的整体性分析。本论文针对群组消息间的回复关系,提出了基于图表示学习的消息回复关系判断方法,该方法不同于以往方法仅使用部分群组要素,是在综合学习消息的文本信息、发送消息的用户信息和上下文信息的基础上,根据群组内容构建群组图和生成自适应消息图,得到了多种群组要素信息和要素间关系组成的图结构,利用图模型在图结构上进行群组消息的表示学习,图模型输出群组消息的表示向量,拼接消息对的表示向量并进一步预测群组消息间的回复关系。在消息间回复关系的学习过程中,图模型通过任务学习更新图中消息节点,同时更新图中用户节点向量表示,经过用户向量分析实验验证了该模型输出的用户向量的有效性和合理性。在公开数据集和标注数据集上进行了对比实验和显著性检验分析,结果显示模型在多个评估指标上大幅优于对比模型,如在F1指标上,比单纯依赖BERT的句子对分类模型提高了接近20%。 相似文献
8.
提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和模糊c-均值(FCM)的双层聚类方法,对Web日志中的日志数据集进行聚类.第一层是无监督SOM神经网络聚类方法,它所产生的类的个数大大减少了原始数据集的个数,降低了FCM对类初始中心点的依赖;然后利用FCM聚类算法的优势对第一层中产生的类的中心点进行聚类,从而大大减少了聚类的时间复杂度;最后通过平行坐标技术可视化展示聚类前后的日志数据集,方便对日志数据进行分析. 相似文献
9.
10.