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1.
蛋白质亚细胞定位预测对于确定蛋白质功能、揭示分子交互机理、理解复杂生理过程和设计药物靶标等方面都有很大的促进作用。随着后基因组时代中蛋白质序列数据的指数增长, 研究基于机器学习的计算性蛋白质亚细胞定位预测方法变得越来越重要。为了能够把握该问题的研究状况, 从数据集构建、蛋白质特征提取与表示、预测算法设计、算法测试和Web服务的建立等五个方面对蛋白质亚细胞定位预测的研究进行了综述。指出了目前该研究领域需要解决的核心问题及难点问题, 分析了当前研究中出现的一些新情况, 并对将来的研究方向和研究重点进行了展望。 相似文献
2.
3.
针对接收信号强度值(RSSI)的时变特性降低定位精度的问题,提出了一种基于二维网格特征参数融合的室内匹配定位算法。该算法融合RSSI和信号到达时间差(TDOA)构建网格特征参数模型,基于二维网格快速搜索策略降低匹配定位的计算量,采用网格特征向量的归一化欧氏距离进行最优网格匹配定位,最终由匹配网格的参考节点计算终端的精确位置。定位仿真实验中,该算法在3m网格粒度下的定位均方根误差为1.079m,平均定位误差小于1.865m;3m定位精度下的概率达到94.7%,相对于传统单一RSSI模型法提高了19.6%。所提算法能够有效提高室内定位精度,同时减少搜索数据量,降低匹配定位的计算复杂度。 相似文献
4.
王战备 《计算机工程与应用》2014,(11):90-94
节点定位是无线传感器网络的关键技术,针对最小二乘算法节点定位的不足,为了提高无线传感器网络节点定位精度,提出一种基于蝙蝠算法的传感器节点定位方法。首先将无线传感器节点定位问题转换成一个多约束优化问题,然后采用局部和全局搜索能力强的蝙蝠算法对其进行求解,最后在Matlab 2012平台上对定位性能进行仿真测试。结果表明,相对于其他节点定位方法,该方法提高了传感器节点的定位精度和定位效率。 相似文献
5.
6.
This paper studies the localization problem of autonomous underwater vehicles (AUVs) constrained by limited size, power and payload. Such AUVs cannot be equipped with heavy sensors which makes their underwater localization problem difficult. The proposed cooperative localization algorithm is performed by using a single surface mobile beacon which provides range measurement to bound the localization error. The main contribution of this paper is twofold: 1) The observability of single beacon based localization is first analyzed in the context of nonlinear discrete time system, deriving a sufficient condition on observability. It is further compared with observability of linearized system to verify that a nonlinear state estimation is necessary. 2) Moving horizon estimation is integrated with extended Kalman filter (EKF) for three dimensional localization using single beacon, which can alleviate the computational complexity, impose various constraints and make use of several previous range measurements for each estimation. The observability and improved localization accuracy of the localization algorithm are verified by extensive numerical simulation compared with EKF. 相似文献
7.
8.
Recent rapid rise of indoor location based services for smartphones has further increased the importance of precise localization of Wi-Fi Access Point (AP). However, most existing AP localization algorithms either exhibit high errors or need specialized hardware in practical scenarios. In this paper, we propose a novel RSSI gradient-based AP localization algorithm. It consists of the following three major steps: firstly, it uses the local received signal strength variations to estimate the direction (minus gradient) of AP, then employs a direction clustering method to identify and filter measurement outliers, and finally adopts triangulation method to localize AP with the selected gradient directions. Experimental results demonstrate that the average localization error of our proposed algorithm is less than 2 meters, far outperforming that of the weighted centroid approach. 相似文献
9.
为了提高传统DV-Hop算法的定位精度,推动该算法的进一步发展,文中从平均跳距计算和未知节点坐标计算两个阶段入手对传统DV-Hop算法进行改进,提出了一种基于RSSI加权修正的平均跳距计算方法和一种基于最小二乘法修正的未知节点坐标计算方法。为了验证算法改进的有效性,在Matlab中进行了仿真实验。实验结果表明:文中算法相对于传统DV-Hop算法测距精度提高了约20%;定位精度较传统DV-Hop算法提高了约30%。理论和实践均表明:在同等条件下文中的改进算法与传统DV-Hop算法相比具有更高的定位精度。 相似文献
10.
This paper considers the Cramér–Rao lower Bound (CRB) for the source localization problem in the near field. More specifically, we use the exact expression of the delay parameter for the CRB derivation and show how this ‘exact CRB’ can be significantly different from the one given in the literature based on an approximate time delay expression (usually considered in the Fresnel region). In addition, we consider the exact expression of the received power profile (i.e., variable gain case) which, to the best of our knowledge, has been ignored in the literature. Finally, we exploit the CRB expression to introduce the new concept of Near Field Localization Region (NFLR) for a target localization performance associated to the application at hand. We illustrate the usefulness of the proposed CRB derivation as well as the NFLR concept through numerical simulations in different scenarios. 相似文献