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41.
对于医学图像滤波来说,很重要的一点就是滤波后的图像应该尽可能地保留图像中的边缘和细节特征.但通常在滤波过程中,在消除噪声的同时会模糊图像中一些重要的结构信息.在最近几年中,基于尺度的滤波方法已经有效地应用在灰度图像的滤波中.现把基于尺度的方法推广到矢量(彩色)图像的滤波中.在传统滤波方法(矢量中值滤波、基本矢量方向滤波和方向距离滤波)基础上,相应地提出了3种基于球尺度的矢量滤波器.新的滤波方法能根据图像中像素的尺度信息,在图像边缘和细节附近,即区域边界执行较小的平滑,而在区域内部进行较大的平滑,从而能够自适应地控制滤波过程.实验结果表明,所提出的滤波方法与传统滤波方法相比,在消除噪声的同时更能够保留图像中的边缘和细节特征. 相似文献
42.
We present a method for object class detection in images based on global shape. A distance measure for elastic shape matching is derived, which is invariant to scale and rotation, and robust against non-parametric deformations. Starting from an over-segmentation of the image, the space of potential object boundaries is explored to find boundaries, which have high similarity with the shape template of the object class to be detected. An extensive experimental evaluation is presented. The approach achieves a remarkable detection rate of 83-91% at 0.2 false positives per image on three challenging data sets. 相似文献
43.
Kobus Barnard Quanfu Fan Ranjini Swaminathan Anthony Hoogs Roderic Collins Pascale Rondot John Kaufhold 《International Journal of Computer Vision》2008,77(1-3):199-217
We present a new data set of 1014 images with manual segmentations and semantic labels for each segment, together with a methodology
for using this kind of data for recognition evaluation. The images and segmentations are from the UCB segmentation benchmark
database (Martin et al., in International conference on computer vision, vol. II, pp. 416–421, 2001). The database is extended by manually labeling each segment with its most specific semantic concept in WordNet (Miller et al.,
in Int. J. Lexicogr. 3(4):235–244, 1990). The evaluation methodology establishes protocols for mapping algorithm specific localization (e.g., segmentations) to our
data, handling synonyms, scoring matches at different levels of specificity, dealing with vocabularies with sense ambiguity
(the usual case), and handling ground truth regions with multiple labels. Given these protocols, we develop two evaluation
approaches. The first measures the range of semantics that an algorithm can recognize, and the second measures the frequency
that an algorithm recognizes semantics correctly. The data, the image labeling tool, and programs implementing our evaluation
strategy are all available on-line (kobus.ca//research/data/IJCV_2007).
We apply this infrastructure to evaluate four algorithms which learn to label image regions from weakly labeled data. The
algorithms tested include two variants of multiple instance learning (MIL), and two generative multi-modal mixture models.
These experiments are on a significantly larger scale than previously reported, especially in the case of MIL methods. More
specifically, we used training data sets up to 37,000 images and training vocabularies of up to 650 words.
We found that one of the mixture models performed best on image annotation and the frequency correct measure, and that variants
of MIL gave the best semantic range performance. We were able to substantively improve the performance of MIL methods on the
other tasks (image annotation and frequency correct region labeling) by providing an appropriate prior. 相似文献
44.
卫星云图中人们感兴趣的区域(ROI)往往是各类云团,针对卫星云图内容的复杂性,利用直方图模糊加权C均值聚类方法实现云图的图像分割,对分割结果进行后处理,最终获取云图内的感兴趣区域。常规聚类方法需要人工指定类个数,影响了ROI提取过程的自动化程度。引入修正聚类评价指标,基于该指标实现最佳类别个数的自动确定。云图分割是感兴趣区域提取过程的关键,采用的直方图模糊加权C均值聚类方法在原有算法基础上,引入样本权重概念,使得聚类过程更为合理;同时将聚类对象由原始像素转换为灰度直方图,提高了聚类过程执行效率。实验结果表明设计的感兴趣区域提取方法能较为准确地分辨出陆地、水体、低云、中云、卷云、对流云六类区域,提取结果与客观实际一致。 相似文献
45.
研究了无线传感器网络中基于距离的决策融合算法,并针对它们的不足,提出了一种基于区域决策的距离均值融合算法.该算法首先采用目标定位运算估计目标源的位置,并划定以目标源为中心的一定区域为有效区域,然后根据距离均值模型计算有效区域内传感节点的可信度权重,并将其决策和相应的权重上传到融合中心进行决策融合.仿真实验表明,该算法比其它基于距离的融合算法具有更高的检测概率和较好的抗噪性能,适合中大规模无线传感器网络. 相似文献
46.
47.
48.
Sumod Sundar Subramanian Sumathy 《International journal of imaging systems and technology》2023,33(1):92-107
Diabetic retinopathy (DR) and Diabetic Macular Edema (DME) are severe diseases that affect the eyes due to damage in blood vessels. Computer-aided automated grading will help clinicians conduct disease diagnoses at ease. Experiments of automated image processing with deep learning techniques using CNN produce promising results, especially in the medical imaging domain. However, the disease grading tasks in retinal images using CNN struggle to retain high-quality information at the output. A novel deep learning model based on variational auto-encoder to grade DR and DME abnormalities in retinal images is proposed. The objective of the proposed model is to extract the most relevant retinal image features efficiently. It focuses on addressing less relevant candidate region generation and translational invariance present in images. The experiments are conducted in IDRID dataset and evaluated using accuracy, U-kappa, sensitivity, specificity and precision metrics. The results outperform compared with other state-of-art techniques. 相似文献
49.
50.
移动Agent间的通信机制是开发移动Agent系统的基础,但目前的通信机制均无法适用于规模庞大的Internet环境。把整个系统按域划分,将移动Agent名字解析机制与改进的邮箱消息传递机制相结合,提出一种高效可靠的移动Agent通信模型,并较好地支持了移动Agent的离线运行能力。经模拟验证表明,该模型在节点数目和消息条数众多的情况下,尤为有效。 相似文献