全文获取类型
收费全文 | 186篇 |
免费 | 14篇 |
国内免费 | 2篇 |
专业分类
电工技术 | 31篇 |
综合类 | 14篇 |
化学工业 | 12篇 |
机械仪表 | 8篇 |
建筑科学 | 16篇 |
能源动力 | 12篇 |
轻工业 | 31篇 |
水利工程 | 3篇 |
武器工业 | 2篇 |
无线电 | 33篇 |
一般工业技术 | 12篇 |
冶金工业 | 4篇 |
原子能技术 | 1篇 |
自动化技术 | 23篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 7篇 |
2022年 | 8篇 |
2021年 | 9篇 |
2020年 | 11篇 |
2019年 | 12篇 |
2018年 | 5篇 |
2017年 | 7篇 |
2016年 | 5篇 |
2015年 | 14篇 |
2014年 | 19篇 |
2013年 | 17篇 |
2012年 | 19篇 |
2011年 | 12篇 |
2010年 | 1篇 |
2009年 | 12篇 |
2008年 | 6篇 |
2007年 | 9篇 |
2006年 | 7篇 |
2005年 | 5篇 |
2004年 | 4篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 1篇 |
2001年 | 1篇 |
1999年 | 2篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1994年 | 1篇 |
排序方式: 共有202条查询结果,搜索用时 15 毫秒
61.
针对教室、办公室照明用电浪费严重的问题,介绍了一种智能照明系统的组成、工作原理和照度的含义以及光照度检测方法。提出了智能照明设施的应用。该系统可以实现教室、办公室无人或者光照充足时自动关灯、有人且光照不足时自动开灯的功能,达到节能的目的。 相似文献
62.
63.
64.
ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法提取特征点时使用固定阈值,在不同场景或光照突变环境中会出现特征点匹配数目较少、匹配正确率较低、适应性较差的问题,针对这一情况提出了一种全局自适应阈值与局部自适应阈值结合的方式改进算法。首先根据图像的灰度分布判断亮度变化情况,针对整体亮度变化与局部亮度变化两种情况分别采用全局或半全局自适应阈值方案,并与局部自适应阈值相结合,通过建立评价函数得到阈值计算公式中自适应参数值,完成FAST(Features from Accelerated Segment Test)特征点提取,计算描述子,借助KNN(K-nearest Neighbor)算法完成特征点对筛选。实验结果表明,改进后的ORB算法在整体光照变化时特征匹配点对数量平均提升129.9%,正确率平均提升15.94%,局部光照变化时特征匹配点对数量平均提升149.4%,正确率平均提升3.53%。 相似文献
65.
研究了不同条件(如温度、水蒸气含量、光源种类、光照强度和照射时间)下,汽车尾气中的多环芳烃(PAHs)的光化学降解。结果表明,采用模拟日光中紫外部分的荧光灯照射,PAHs光解率随光照强度、照射时间、温度和水蒸气含量的增加而增大。由此推断,在夏季高温、潮湿和高日照条件下,PAHs一般在数小时内即全部降解。而在冬季低温、干燥和低日照的气候条件下,PAHs降解速率很小,可在大气中停留较长时间,扩散到较远距离。还提出了由水蒸气产生的气态OH自由基与激发态PAHs碰撞导致发生PAHs光化学降解的反应机理。 相似文献
66.
67.
《Planning》2022,(2)
为观察光棘球海胆Strongylocentrotus nudus在饱食、饥饿和饥饿再投喂状态下的行为特征,及其对水泥、PVC两种材质模型礁的聚集特性,在实验室中模拟光棘球海胆栖息海域底层的昼夜水流速度和光照强度进行试验。结果表明:当光照强度达到560 lx、水流速度达到20 cm/s(9:00)时,均匀分布的光棘球海胆有90%向模型礁附近区域移动;当光照强度和水流速度下降时,光棘球海胆向模型礁附近区域外移动;运动趋势明显的光棘球海胆在饱食、饥饿和饥饿再投喂3种状态下的平均移动速度分别为0.039、0.041、0.052 cm/s,3种状态下光棘球海胆顺、逆水流运动次数的比值依次为饥饿状态(1.63)>饱食状态(1.18)>饥饿再投喂状态(0.73),饥饿再投喂状态下光棘球海胆的活跃程度高于饱食和饥饿状态;鱼礁材质也影响光棘球海胆的聚集行为,光棘球海胆在饱食、饥饿和饥饿再投喂状态下对水泥模型礁的平均聚集率分别为25%、17%、24%,对PVC模型礁的平均聚集率分别为16%、7%、12%,光棘球海胆对两种模型礁的聚集效果均为饱食状态>饥饿再投喂状态>饥饿状态。研究表明,光棘球海胆在饱食和饥饿再投喂状态下对两种模型礁的聚集效果较好,而水泥材质的模型礁比PVC材质的模型礁聚集效果更好。 相似文献
68.
69.
《计算机测量与控制》2011,(3)
便携式智能型温室的主要组件是基于AI技术的智能型核心控制器。控制器是由数个模糊控制器(Fuzzy control)和类神经网络(Neural network)所组成的,模糊控制器会控制光照强度并管理养料,而类神经网络则用于开发温度、湿度和供电等控制器。在开发核心控制器时,我们还采用了本校于2008年开发的LabVIEW下的智能控制工具包(Intelligent Control Toolkit for LabVIEW),这一工具 相似文献