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1.
A pattern net assisted mapping artificial neural network (PAMANN) model for estimation of parameters in problem with large data (1300 × 121 matrix size) is reported. A pattern net-based multilayer perceptron neural network (MLPNN) model for clustering the data, followed by mapping MLPNN model for mapping the target with the input, is developed as PAMANN model. A heat transfer problem with combined mode conduction and radiation in porous medium is solved numerically, and is called direct model. In the inverse model, a PAMANN model is developed by using data generated through the direct model. The PAMANN model is able to estimate two parameters (extinction coefficient β and convective coupling P2) after taking temperature profile as input. The model is tested for different number of neurons in hidden layer, and different levels of noise in input data. Twelve different algorithms are explored in training of mapping MLPNN, and compared for performance. Levenberg–Marquardt algorithm is found to estimate the parameters with high accuracy, but took high CPU time. Bayesian regularization is found to consume very high CPU time with moderate accuracy in estimation of parameters. Variations in hidden layer neuron number and noise in input data, were done to analyze the performance of mapping MLPNN with different training algorithms. Algorithms O-Step Secant, conjugate gradient with Polak-Ribiére updates, and conjugate gradient with Fletcher-Reeves updates are able to handle all variations of noise and number of neurons in hidden layer, with good accuracy of estimation and low CPU time consumption. Under high computational resource LM algorithm can be used for all cases. Up to 0.99132 value of regression coefficient is obtained in mapping MLPNN model with 15 hidden neurons, indicating the high accuracy of the model. With the help of PAMANN model, highly accurate (absolute error 1.78%) estimation of parameters is obtained. The model can handle upto 1% noise in input data, while giving accurate results. 相似文献
2.
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
为研究赣江流域洪水特征,基于赣江流域外洲水文站1950-2019 年共70 年逐日流量资料,对年最大洪峰流量和1 日洪量进行研究,通过Copula 函数研究其洪水峰量联合分布情况。结果表明:赣江洪峰和洪量保持良好的一致性,均呈减少趋势;洪峰和洪量的最优分布均为gamma 分布函数;Frank copula 函数可以很好的拟合赣江洪峰和洪量的相关关系;洪水单变量重现期为5 年一遇时,实际重现期为4.89~5.12 年;当单变量重现期为100 年一遇时,实际重现期为72.51~161.05年。 相似文献
4.
5.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。 相似文献
6.
7.
借鉴国内外相关甲烷排放核算研究成果和实践经验,结合中国城镇燃气典型输配系统的工艺特点,进行甲烷排放源识别及分类研究。研究表明,城镇燃气典型输配系统从门站进站管道到用户燃气表之间的所有设施、设备、组件及连接处都存在甲烷排放的可能,按照排放类型分为逃逸排放和放散排放;按照设施类型分为埋地燃气管道排放、燃气厂站排放和终端用户排放。根据国内外文献调研,不同设施类型中的材料材质、设备类型是影响甲烷排放量的重要因素,因此将排放源细分为6个一级排放源,21个二级排放源,72个三级排放源,为城镇燃气典型输配系统排放清单编制奠定基础。 相似文献
8.
A proper detection and classification of defects in steel sheets in real time have become a requirement for manufacturing these products, largely used in many industrial sectors. However, computers used in the production line of small to medium size companies, in general, lack performance to attend real-time inspection with high processing demands. In this paper, a smart deep convolutional neural network for using in real-time surface inspection of steel rolling sheets is proposed. The architecture is based on the state-of-the-art SqueezeNet approach, which was originally developed for usage with autonomous vehicles. The main features of the proposed model are: small size and low computational burden. The model is 10 to 20 times smaller when compared to other networks designed for the same task, and more than 700 times smaller than general networks. Also, the number of floating-point operations for a prediction is about 50 times lower than the ones used for similar tasks. Despite its small size, the proposed model achieved near-perfect accuracy on a public dataset of 1800 images of six types of steel rolling defects. 相似文献
9.
对潜射鱼雷的综合防御是当前水面舰艇构建防御鱼雷指控系统的核心内容。首先,在基本概念层面区分了纵向综合与横向综合的不同侧重,从主要特征角度归纳了防御对象多样性与防御手段多样性的基本内涵,在防御过程方面明确应立足一次性防御理念展开决策部署,并强调态势生成问题是制约防御效能提升的主要瓶颈。其次,围绕综合防御态势生成过程中的识别与定位2个关键性问题,进一步分析了来袭鱼雷制导类型的识别原理与输出特点,探讨了实际弹道预测法和似然弹道预测法的实现方式及特征差异,从而形成了对综合防御鱼雷态势生成问题的完整表述。最后指出,综合防御鱼雷的目的可划分为主要对抗目的和辅助对抗目的,综合防御基本原则包括综合优先、效费比最佳、硬杀伤优先、威胁优先或信度优先等,综合防御火力分配可采取二级分配的方式,并围绕不同报警距离范围归纳了多手段综合防御鱼雷的关注重点及一般规律。研究表明,一套相对完整的水面舰艇防御鱼雷理论体系已初步形成,这对相关指控装备的研制和相应指挥能力的提升具有参考意义。 相似文献
10.
Scene text recognition has been a hot research topic in computer vision due to its various applications. The state-of-the-art solutions usually depend on the attention-based encoder-decoder framework that learns the mapping between input images and output sequences in a purely data-driven way. Unfortunately, there often exists severe misalignment between feature areas and text labels in real-world scenarios. To address this problem, this paper proposes a sequential alignment attention model to enhance the alignment between input images and output character sequences. In this model, an attention gated recurrent unit (AGRU) is first devised to distinguish the text and background regions, and further extract the localized features focusing on sequential text regions. Furthermore, CTC guided decoding strategy is integrated into the popular attention-based decoder, which not only helps to boost the convergence of the training but also enhances the well-aligned sequence recognition. Extensive experiments on various benchmarks, including the IIIT5k, SVT, and ICDAR datasets, show that our method substantially outperforms the state-of-the-art methods. 相似文献