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情感要素识别是情感分析的关键子任务之一,其目的是识别出文本情感所作用的情感对象。文本情感要素识别属于最细粒度的情感分析,吸引了大量研究者的关注。中文微博由于其语言简短灵活、文本不规范、噪声较大等特点,给中文微博情感分析研究工作带来了新的挑战。目前大部分情感要素识别方法都是基于规则的方法或者基于扁平化特征的统计学习方法,区分噪声的能力不强,性能提升有限。针对中文微博的特点,提出一种基于卷积树核的情感要素识别算法,即首先对句子进行词性标注与依存关系分析,将句子中的名词作为候选情感要素;然后基于两种不同的修剪策略对依存树进行修剪,以获取每个候选情感要素的结构化信息;最后采用卷积树核计算依存树的相似度,并在此基础上识别句子中的情感要素。NLPCC2012和NLPCC2013中文微博情感分析评测任务中的实验验证了该方法的性能,其准确率相比于传统方法有显著提升。 相似文献
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缓冲区溢出是C程序中众多安全隐患的根源之一,以C程序代码为目标对象,提出了一个基于底层虚拟机中间代码的缓冲区溢出检测工具PathChecker.该工具基于动态符号执行方法,使用无量词谓词公式刻画缓冲区操作的安全性质,并利用可满足模型理论求解器技术检验缓冲区操作的安全性.实验结果表明,该工具能有效检测C代码中的缓冲区溢出漏洞,且易于推广至其他高级程序语言代码和其他类型安全漏洞的检测. 相似文献
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循环的停机性验证是程序验证中的一个难点。程序不变式用来描述程序变量的取值关系,其中线性不变式可以帮助描述程序变量间的线性关系,循环不变式能够有效刻画循环中的变量关系。本文基于线性不变式和多项式循环不变式的生成,将循环的停机性验证转化为求解一个最优化问题,给出了一个实用的程序停机性验证框架。基于该框架可以自动地验证程序的停机性,并给出循环的复杂度上界。实验结果说明了该方法的实用性。 相似文献
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基于增量型聚类的自动话题检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络信息飞速的发展,收集并组织相关信息变得越来越困难.话题检测与跟踪(topic detection and tracking,简称TDT)就是为解决该问题而提出来的研究方向.话题检测是TDT中重要的研究任务之一,其主要研究内容是把讨论相同话题的故事聚类到一起.虽然话题检测已经有了多年的研究,但面对日益变化的网络信息,它具有了更大的挑战性.提出了一种基于增量型聚类的和自动话题检测方法,该方法旨在提高话题检测的效率,并且能够自动检测出文本库中话题的数量.采用改进的权重算法计算特征的权重,通过自适应地提炼具有较强的主题辨别能力的文本特征来提高文档聚类的准确率,并且在聚类过程中利用BIC来判断话题类别的数目,同时利用话题的延续性特征来预聚类文档,并以此提高话题检测的速度.基于TDT-4语料库的实验结果表明,该方法能够大幅度提高话题检测的效率和准确率. 相似文献
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微阵列数据癌症分类问题中的基因选择 总被引:1,自引:0,他引:1
微阵列数据广泛而成功地应用于生物医学的癌症分类研究.一个典型的微阵列数据集包含大量(通常成千上万,甚至数十万)的基因、相对少量(往往不足一百)的样本.在这成千上万的基因中,仅仅一少部分基因对癌症分类有贡献.因而,对于癌症分类来说,最重要的一个问题就是识别出对癌症分类最有贡献的基因.这一识别过程称为基因选择.基因选择在统计模式识别、机器学习和数据挖掘领域已得到广泛研究.介绍基因选择问题所涉及到的相关背景知识和基本概念;全面地回顾统计学、机器学习和数据挖掘领域对基因选择问题的解决方法;通过实验展示了几种典型算法在微阵列数据上的性能;指出当前存在的问题和未来的研究方向. 相似文献