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近些年,深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)已成为人工智能领域一个新的机器学习范式与方法论,它在许多高维度大状态的复杂空间任务中能够取得显著的成功.然而,传统的深度强化学习仍然存在着学习效率低、训练时间长的问题,在多智能体的行为决策研究中难以达到理想的效果.针对这些问题,本文提出了一种基于分区缓存区重放与多线程交互的多智能体深度强化学习算法(Partitioned Buffer Replay and Multiple Process Interaction,PBR-MPI).首先,该算法使用分区缓存区的经验重放形式,通过划分奖励空间来区分正面经验、负面经验与中性经验,并在训练时使用分层随机的采样方式抽取这些经验数据.其次,算法运用多线程的交互方式促进了智能体与环境的试错过程,通过智能体的多个克隆体并行的学习并整合它们的学习经验来训练网络模型的参数.然后,为了构建PBR-MPI算法的适用场景,本文根据目前多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)的最新研究进展,将多智能体的信息交互方式归纳总结为集中式信息交互、全信息交互和欠信息交互三大类.最后,将新算法与其它的多智能体DRL算法分别在三种不同的信息交互场景中进行对比实验,用于验证和评价PBR-MPI的有效性及整体性能.实验结果表明,在智能体个数为5的多智能体目标追踪任务中,缓存区数为3、线程数为5的PBR-MPI算法的学习收敛速度平均提高了21%,训练效率平均提升了34%,并且在综合性能的评估中新算法的整体性能改善了50%. 相似文献
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区块链作为对等网络中的一种分布式账本技术,集成了密码学、共识机制、智能合约等多种技术,提供一种新型信任体系构建方法.智能合约具有公开透明、实时更新、准确执行等显著特点,在区块链中为信息存储、交易执行和资产管理等功能的实现提供了更安全、高效、可信的方式.但是,智能合约本身仍然存在安全问题,影响了区块链技术的进一步推广使用.所以,近年来围绕智能合约安全问题的相关研究比较多,为了帮助相关人员更好地理解和掌握其中的研究思路,本文采用Mapping Study方法,通过收集2015年以来公开发表的关于智能合约安全问题的各类文献,并进一步通过文献筛查、问题设置、信息提取、结果获取和分析等步骤,总结智能合约安全相关研究的现状和未来发展趋势如下:(1)目前智能合约自身面临的安全问题和挑战主要体现在合约安全和隐私安全两方面(问题和挑战).在调查的45篇文献中,有29篇文献针对合约安全,16篇文献针对隐私安全;(2)智能合约安全保障目前采用的方法主要包括形式化验证、模糊测试、零知识证明、可信执行环境等(保障方法);(3)针对合约安全的研究目前主要集中在合约实现、测试阶段,而针对智能合约设计、部署及运维阶段的研究比较少;针对隐私安全的研究主要集中在合约数据隐私保护,而针对合约代码隐私安全的比较少(覆盖范围);(4)智能合约安全保障研究目前主要从合约实现人员、合约测试人员的角度进行,而从合约维护人员和合约用户角度展开的研究较少(研究角度);(5)未来研究应该围绕智能合约的全生命周期的每个阶段安全问题进一步推进,先验方法和后验方法、定性方法和定量方法、静态方法和动态方法的结合是大势所趋(发展趋势).综上,本文通过调研发现了现有研究的不足,并建议了进一步的研究方向. 相似文献
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基于PBAC模型和IBE的医疗数据访问控制方案 总被引:1,自引:0,他引:1
医疗卫生领域形成的医疗大数据中包含了大量的个人隐私信息,面临着外部攻击和内部泄密的潜在安全隐患。传统的访问控制模型没有考虑用户访问目的在侧重数据隐私的访问控制中的重要作用,现有的对称、非对称加密技术又都存在密钥管理、证书管理复杂的问题。针对这些问题,提出了综合应用PBAC模型和IBE加密技术的访问控制方案,支持针对医疗数据密文的灵活访问控制。通过加入条件目的概念对PBAC模型进行扩展,实现了对目的树的全覆盖;以病患ID、条件访问位和预期目的作为IBE身份公钥进行病患数据加密,只有通过认证并且访问目的符合预期的用户才能获得相应的私钥和加密数据,从而实现对病患信息的访问。实验结果证明,该方案达到了细粒度访问控制和隐私保护的目的,并具有较好的性能。 相似文献
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首先基于车辆trace数据提取了粗粒度的车辆移动信息,在此基础上,继续研究了trace数据的细粒度的车辆移动模型;然后基于移动模型提出了车辆自组织网络的路由算法(RPT-D),根据车辆移动特征将报文更快地传输到目的地;接着将对传输的QoS需求放入报文选路目标中,得到扩展性和选路结果更好的RPT-GA算法;最后通过仿真实验,分别从传输时延、投递成功率、跳数和辅助报文数量等4个性能参数角度,基于车辆trace数据将所提出的路由算法与经典的车辆自组织网路由算法(IGRP和GPSR)进行比较,实验结果验证了所提算法的有效性。 相似文献
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