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1.
近几年随着科技和现代教育的发展,数据库和网络技术得到飞速的发展和广泛的应用,智能教学系统也就大量地出现,这样就有大量的数据伴随着出现,而怎样处理这些数据使人们从中获得有用的信息变成一个热门的话题。数据挖掘技术就是将大量数据以一定的方式进行处理,得到对人们有用的信息,来帮助人们学习和预测。将数据挖掘技术引入到教学过程中学生的个人学习素质评估当中,创新性地通过决策树算法和聚类算法相结合的方法对学生数据分析,挖掘潜在的信息资源,找出影响个人综合素质的关键因素及各因素之间的关系,总结优秀学生的个人综合素质的培养方法,弥补不足,提高学生的个人综合素质。 相似文献
2.
针对地方高校本科计算机专业数据库课程教学进行研究,首先详细分析了地方高校应用型本科该专业课程的培养目标;其次通过设置数据库课程群和课程链,制定了数据库相关系列课程的体系结构;最后对地方高校应用型本科计算机专业数据库系列课程的教学方法和考核方式进行了探讨. 相似文献
3.
4.
为了让学生更好理解图像最不重要位(LSB)隐写算法,文中设计了一个基于Web的教学系统。该系统在ASP.net环境下开发,用C#语言编程实现,提供载体图像选择功能,实现了文本信息和数据文件的嵌入和提取,对学生理解图像LSB隐写算法有较好帮助。 相似文献
5.
目的 将半监督对抗学习应用于图像语义分割,可以有效减少训练过程中人工生成标记的数量。作为生成器的分割网络的卷积算子只具有局部感受域,因此对于图像不同区域之间的远程依赖关系只能通过多个卷积层或增加卷积核的大小进行建模,但这种做法也同时失去了使用局部卷积结构获得的计算效率。此外,生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)中的另一个挑战是判别器的性能控制。在高维空间中,由判别器进行的密度比估计通常是不准确且不稳定的。为此,本文提出面向图像语义分割的半监督对抗学习方法。方法 在生成对抗网络的分割网络中附加两层自注意模块,在空间维度上对语义依赖关系进行建模。自注意模块通过对所有位置的特征进行加权求和,有选择地在每个位置聚合特征。因而能够在像素级正确标记值数据的基础上有效处理输入图像中广泛分离的空间区域之间的关系。同时,为解决提出的半监督对抗学习方法的稳定性问题,在训练过程中将谱归一化应用到对抗网络的判别器中,这种加权归一化方法不仅可以稳定判别器网络的训练,并且不需要对唯一的超参数进行密集调整即可获得满意性能,且实现简单,计算量少,即使在缺乏互补的正则化... 相似文献
6.
经典Rough集理论主要是利用了不可分辨关系对完备信息系统进行分析的。对现有粗糙集模型进行扩充后;才可以应用于不完备信息系统。容差关系、非对称相似关系、基于对象间完备度的限制容差关系、限制非对称相似关系等是现有的扩充模型。通过分析其优点和不足之处;提出一种新的模型——对象间差异度的限制非对称相似关系模型;在该模型中;给出的知识粒度更精确;更符合实际。实例结果也证明新模型可以从不完备信息系统获取更加精确的知识粒度。
相似文献
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7.
基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法 总被引:3,自引:0,他引:3
给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|)。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O(|C||U|),O(|C|2|U/C|2)}和max{O(|C||U/C|2),O(|U|)},最后用一个实例说明了新算法的高效性。 相似文献
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