首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   5001篇
  免费   809篇
  国内免费   567篇
电工技术   62篇
综合类   445篇
化学工业   41篇
金属工艺   16篇
机械仪表   223篇
建筑科学   30篇
矿业工程   12篇
能源动力   10篇
轻工业   21篇
水利工程   22篇
石油天然气   15篇
武器工业   10篇
无线电   757篇
一般工业技术   204篇
冶金工业   264篇
原子能技术   17篇
自动化技术   4228篇
  2024年   8篇
  2023年   51篇
  2022年   98篇
  2021年   104篇
  2020年   115篇
  2019年   105篇
  2018年   107篇
  2017年   121篇
  2016年   135篇
  2015年   176篇
  2014年   264篇
  2013年   273篇
  2012年   322篇
  2011年   447篇
  2010年   398篇
  2009年   396篇
  2008年   510篇
  2007年   461篇
  2006年   400篇
  2005年   380篇
  2004年   316篇
  2003年   266篇
  2002年   206篇
  2001年   176篇
  2000年   126篇
  1999年   94篇
  1998年   54篇
  1997年   49篇
  1996年   36篇
  1995年   26篇
  1994年   25篇
  1993年   19篇
  1992年   11篇
  1991年   13篇
  1990年   6篇
  1989年   4篇
  1988年   5篇
  1987年   7篇
  1986年   7篇
  1985年   6篇
  1984年   3篇
  1983年   5篇
  1982年   5篇
  1981年   3篇
  1980年   3篇
  1979年   7篇
  1976年   7篇
  1975年   6篇
  1973年   3篇
  1972年   3篇
排序方式: 共有6377条查询结果,搜索用时 62 毫秒
1.
Retrieving 3D shapes with 2D images has become a popular research area nowadays, and a great deal of work has been devoted to reducing the discrepancy between 3D shapes and 2D images to improve retrieval performance. However, most approaches ignore the semantic information and decision boundaries of the two domains, and cannot achieve both domain alignment and category alignment in one module. In this paper, a novel Collaborative Distribution Alignment (CDA) model is developed to address the above existing challenges. Specifically, we first adopt a dual-stream CNN, following a similarity guided constraint module, to generate discriminative embeddings for input 2D images and 3D shapes (described as multiple views). Subsequently, we explicitly introduce a joint domain-class alignment module to dynamically learn a class-discriminative and domain-agnostic feature space, which can narrow the distance between 2D image and 3D shape instances of the same underlying category, while pushing apart the instances from different categories. Furthermore, we apply a decision boundary refinement module to avoid generating class-ambiguity embeddings by dynamically adjusting inconsistencies between two discriminators. Extensive experiments and evaluations on two challenging benchmarks, MI3DOR and MI3DOR-2, demonstrate the superiority of the proposed CDA method for 2D image-based 3D shape retrieval task.  相似文献   
2.
With a sharp increase in the information volume, analyzing and retrieving this vast data volume is much more essential than ever. One of the main techniques that would be beneficial in this regard is called the Clustering method. Clustering aims to classify objects so that all objects within a cluster have similar features while other objects in different clusters are as distinct as possible. One of the most widely used clustering algorithms with the well and approved performance in different applications is the k-means algorithm. The main problem of the k-means algorithm is its performance which can be directly affected by the selection in the primary clusters. Lack of attention to this crucial issue has consequences such as creating empty clusters and decreasing the convergence time. Besides, the selection of appropriate initial seeds can reduce the cluster’s inconsistency. In this paper, we present a new method to determine the initial seeds of the k-mean algorithm to improve the accuracy and decrease the number of iterations of the algorithm. For this purpose, a new method is proposed considering the average distance between objects to determine the initial seeds. Our method attempts to provide a proper tradeoff between the accuracy and speed of the clustering algorithm. The experimental results showed that our proposed approach outperforms the Chithra with 1.7% and 2.1% in terms of clustering accuracy for Wine and Abalone detection data, respectively. Furthermore, achieved results indicate that comparing with the Reverse Nearest Neighbor (RNN) search approach, the proposed method has a higher convergence speed.  相似文献   
3.
针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.  相似文献   
4.
多强度相位恢复方法通过改变光学成像系统中的物理参数获得不同的编码衍射图案,实现相位的最佳收敛和高精度重建,无需额外的先验知识等优点;但现有多强度相位恢复方法在获取不同测量的过程中,往往需要不断改变成像系统的物理结构,从而导致成像结构较为复杂,需要精确移动或调整部分光学元件的空间位置,反复地对齐与校准,显著增加了相应的工作量。针对上述问题,本文提出基于高速相位调制的菲涅耳场相位恢复方法,该方法主要使用两种纯相位空间光调制器(电可调透镜/纯相位型硅基液晶)来进行相位的快速动态调制,然后通过自由空间传播到记录平面,被探测器所获取强度信息,不需要透镜装置或者改变成像系统的物理结构,使得成像结构更为紧凑和简单,避免了反复对齐与校准的过程;在重建阶段使用WF算法从获取的多幅编码衍射图案中同时重建光场的振幅和相位。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。本文方法的成像结构更为紧凑和简单,避免了反复对齐与校准的工作量,具有重要的应用潜力,尤其是电可调透镜调制方案,可适用于高分辨率场景的高速记录。  相似文献   
5.
采用偏振辐射信息反演云顶高度时,为了减小由云层及地表偏振辐射特性变化带来的反演结果不确定度,使用490 nm和865 nm通道多角度偏振信息反演卷云云顶高度.理论分析大气顶偏振特征,给出490 nm与865 nm通道偏振特性差异,说明使用此两通道偏振反射率差反演云顶高度的可行性.假设卷云为一般种类混合模型(General Habit Mixture,GHM),使用倍加累加矢量辐射传输模型计算和分析大气顶490 nm和865 nm通道偏振反射率差对卷云有效粒子半径、光学厚度和云顶压强的敏感性.分析表明,当卷云光学厚度大于3时,偏振反射率差对有效粒子半径和光学厚度的变化不敏感,对云顶压强变化敏感.根据敏感性分析结果选择适当的参数构建偏振反射率差查找表,使用查找表方法反演POLDER3数据的卷云云顶高度,并与POLDER3产品和MODIS产品进行比较.结果表明,与POLDER3的官方算法相比,使用偏振反射率差查找表方法有更宽的散射角适用范围,反演结果与MODIS产品有更好的一致性.  相似文献   
6.
海表温度(sea surface temperature , SST)对海洋科学的研究具有重要意义。通过卫星遥感反演是获得SST数据的方法之一。基于C#和IDL语言构建针对EOS/MODIS数据的海表温度反演软件,讨论软件的功能,同时给出具体的反演处理过程。最后以我国南海海域为例,将软件反演结果与实测数据对比。结果显示,反演结果与实测数据的线性相关系数约为0.91,标准误差约为0.7°C。反演结果以期对海洋开发探测提供参考。  相似文献   
7.
Search results of spatio-temporal data are often displayed on a map, but when the number of matching search results is large, it can be time-consuming to individually examine all results, even when using methods such as filtered search to narrow the content focus. This suggests the need to aggregate results via a clustering method. However, standard unsupervised clustering algorithms like K-means (i) ignore relevance scores that can help with the extraction of highly relevant clusters, and (ii) do not necessarily optimize search results for purposes of visual presentation. In this article, we address both deficiencies by framing the clustering problem for search-driven user interfaces in a novel optimization framework that (i) aims to maximize the relevance of aggregated content according to cluster-based extensions of standard information retrieval metrics and (ii) defines clusters via constraints that naturally reflect interface-driven desiderata of spatial, temporal, and keyword coherence that do not require complex ad-hoc distance metric specifications as in K-means. After comparatively benchmarking algorithmic variants of our proposed approach – RadiCAL – in offline experiments, we undertake a user study with 24 subjects to evaluate whether RadiCAL improves human performance on visual search tasks in comparison to K-means clustering and a filtered search baseline. Our results show that (a) our binary partitioning search (BPS) variant of RadiCAL is fast, near-optimal, and extracts higher-relevance clusters than K-means, and (b) clusters optimized via RadiCAL result in faster search task completion with higher accuracy while requiring a minimum workload leading to high effectiveness, efficiency, and user satisfaction among alternatives.  相似文献   
8.
卫星遥感技术是研究大气气溶胶时空变化规律的重要手段之一。高分四号卫星(GF-4)作为新一代静止卫星,不仅具备更多的可见-近红外波段,而且具有超高时空分辨率的特点,可以执行对固定区域连续观测或凝视扫描覆盖观测,为气溶胶光学厚度定量反演提供了有利条件。基于GF-4静止卫星超高时空分辨率卫星数据,在深入了解卫星观测模式及传感器波段对气溶胶反演敏感性基础上,基于地气时变差异核心思路,开发了针对GF-4超高时空分辨率数据气溶胶光学厚度反演算法;设计并实现了具备业务化反演气溶胶光学厚度能力的软件系统,软件系统具备多线程、全自动运行能力,满足卫星数据处理业务化需求。利用该系统对GF-4数据进行了处理和分析,通过地基仪器实测的气溶胶光学厚度进行了验证,取得了初步结果。结果表明,该系统具有良好的可靠性和稳定性,可以服务于大气颗粒物时空变化遥感监测。  相似文献   
9.
10.
基于卷积神经网络的光学遥感图像检索   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于深度卷积神经网络的光学遥感图像检索方法。首先,通过多层卷积神经网络对遥感图像进行卷积和池化处理,得到每幅图像的特征图,抽取高层特征构建图像特征库;在此过程中使用特征图完成网络模型参数和Softmax分类器的训练。然后,借助Softmax分类器在图像检索阶段对查询图像引入类别反馈,提高图像检索准确度,并根据查询图像特征和图像特征库中特征向量之间的距离,按相似程度由大到小进行排序,得到最终的检索结果。在高分辨率遥感图像数据库中进行了实验,结果显示:针对水体、植被、建筑、农田、裸地等5类图像的平均检索准确度约98.4%,增加飞机、舰船后7类遥感图像的平均检索准确度约95.9%;类别信息的引入有效提高了遥感图像的检索速度和准确度,检索时间减少了约17.6%;与颜色、纹理、词袋模型的对比实验表明,利用深度卷积神经网络抽取的高层信息能够更好地描述图像内容。实验表明该方法能够有效提高光学遥感图像的检索速度和准确度。  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号