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1.
无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题,具体而言,如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下,通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配,以最小化所有用户的总能耗.由于问题的非凸和各种变量的复杂耦合,该问题属于一个非凸混合整数非线性规划问题,较难求解.本文针对多无人机和多地面基站协同提供计算服务的场景,提出了一种基于交替优化的服务布置算法.该算法通过迭代求解三个不同的子问题来获得具有收敛性保证的次优解决方案.首先,采用分支定界法求解联合服务布置和任务卸载的子问题.其次,采用连续凸逼近方法求解无人机航迹优化的子问题.然后,利用计算资源分配子问题的特性得到该子问题的闭式最优解.最后,对上述过程重复迭代,得到问题的一个次优解.仿真结果表明,相比随机布置策略、贪心布置策略、本地计算策略,所提布置策略能够大大减少用户总能耗.  相似文献   
2.
针对当前自毁技术中,自毁监测方式单一且自毁执行较长和自毁不彻底、不稳定导致自毁成功率较低的问题,设计了一种同时具备自毁实时监测和执行的电路系统。该电路系统设计了封装拆卸和上电时序两种自毁监测方式,使自毁监测的方式更加多样,提高结果的准确性。同时利用MOS管作为开关特性,来减少自毁执行的时间。实验结果表明,该电路系统在3.3 V的供电电压且钽电容存储电压为20 V时,可以通过自毁监测电路对工作芯片进行实时的监测,同时经过测试表明,从监测到自毁信号到自毁执行开始,需要时间为0.28 ms。  相似文献   
3.
模拟了一种新型的多孔结构体(PS 2.0)用于展宽碳离子束流的布拉格峰。使用蒙特卡罗程序FLUKA建立了第一代波纹滤波器、PS 2.0和PS 1.0的几何模型,并比较了三者对束流的调制效果,包括展宽效果、束流均匀性和等中心束斑大小。结果显示:与PS 1.0相比,经PS 2.0展宽后的碳离子束流后沿半影宽度减少了最多1.11 mm;使用PS 2.0调制后的束流具有良好的均匀性;在相同射程深度下,当PS 2.0与等中心位置之间的距离小于10 cm时,使用PS 2.0后的等中心束斑最多减少了1.72 mm(13.93%)。表明PS 2.0能够在展宽布拉格峰的同时兼顾后沿半影的宽度,保证了调制后束流的均匀性,并在一定程度上减小了等中心束斑的大小。  相似文献   
4.
根据隧道掘进机(TBM)工程对前方地质条件的超前预警需求,开展围岩识别算法研究。针对原始VGG16网络结构待定参数过多以及知识蒸馏训练模式准确率不足的问题,提出一种基于改进VGG16网络的围岩识别方法。基于原始VGG16网络结构,优化其分类层结构,并减少网络复杂度,大幅降低网络待定参数量。基于传统知识蒸馏训练模式,优化其训练逻辑,提升网络对目标任务的特征提取能力。采用某隧道掘进工程的岩渣图像数据集,对上述方法进行验证。试验结果表明,该方法可在小幅提升准确率的同时,大幅减少网络的待确定权值参数。综上所述,该方法创新性地同时改进模型结构和训练模式,更适用于硬岩掘进条件下的围岩识别任务。  相似文献   
5.
在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%).  相似文献   
6.
水下机器人的视觉感知功能因受到水下环境因素的影响,面临着图像质量降低的挑战,如图像颜色畸变、整体色调偏绿、偏蓝、对比度较低、细节较为模糊等。提出一种结合深度学习方法与物理成像模型的新型水下图像增强算法,通过构建包含扩张卷积和带参数激活函数的神经网络,进行背景散射光和直接传输映射的估计,并结合成像模型的数学表达进行重建运算得到增强后图像。实验结果表明,与UDCP、IBLA、GLNet等典型图像增强算法相比,该算法具有更快的运算速度,且能够消除水下环境因素带来的影响,丰富图像色彩的同时能增强各类细节,在峰值信噪比指标和结构相似度指标上取得了较大值。此外,增强后的图像在特征点匹配实验中获得了更好的匹配效果。  相似文献   
7.
人工智能在机器人控制中得到广泛应用,机器人控制算法也逐渐从模型驱动转变为数据驱动。深度强化学习算法可在复杂环境中感知并决策,能够解决高维度和连续状态空间下的机械臂控制问题。然而,目前深度强化学习中数据驱动的训练过程非常依赖计算机GPU算力,且训练时间成本较大。提出基于深度强化学习的先简化模型(2D模型)再复杂模型(3D模型)的机械臂控制快速训练方法。采用深度确定性策略梯度算法代替机械臂传统控制算法中的逆运动学解算方法,直接通过数据驱动的训练过程控制机械臂末端到达目标位置,从而减小训练时间成本。同时,对于状态向量和奖励函数形式,使用不同的设置方式。将最终训练得到的算法模型在真实机械臂上进行实现和验证,结果表明,其控制效果达到了分拣物品的应用要求,相比于直接在3D模型中的训练,能够缩短近52%的平均训练时长。  相似文献   
8.
超密集网络与边缘计算相结合时,高密度的基站分布可能会对同一用户重复覆盖,该用户选择不同基站进行卸载将会对系统性能产生不同影响,由此引出卸载对象选取问题。同时边缘计算可以将部分任务卸载到边缘服务器进行处理,选择合适的卸载比例能够显著降低所需的时延和能耗,由此引出卸载比例选取问题。提出一种超密集网络环境中基于博弈论和启发式算法的边缘计算卸载策略。针对卸载对象选取问题,根据边缘服务器到用户之间的距离和工作负载定义偏好度指标,各用户根据偏好度进行博弈后选择卸载对象,并对用户进行分组,将原问题分解为若干个并行的子问题。针对卸载比例选取问题,基于萤火虫群优化算法对各用户的卸载比例进行优化,得到适当的卸载比例。与全本地处理(ALP)策略、全卸载策略(AOS)和基于粒子群优化(PSO)算法的卸载策略进行对比,实验结果表明,ALP和AOS策略在总能耗和平均时延上具有一定的局限性,相比基于PSO的卸载策略,所提策略的时延降低22%,能耗降低20%,可以有效减少系统损失。  相似文献   
9.
10.
随着新能源渗透率不断提高,季节性供需波动成为新型综合能源系统在中长期规划内需要解决的重要问题。首先提出了考虑碳流及氢能的多能耦合综合能源系统框架,选择燃氢轮机取代燃料电池作为氢-电耦合方式,研究了氢气作为季节性储能的制-储-用过程;其次,为了控制系统年度碳排量,提出了适应系统年度规划的期货式碳交易机制,建立了以系统改造升级成本、运行成本、碳成本以及惩罚成本综合目标最优的综合能源系统年度规划模型,利用改进差分进化算法对模型进行求解;最后通过具体算例,证明了季节性氢储可有效平抑净负荷曲线的季节性峰谷差,期货式碳交易机制在控制系统年度碳排量不超标的基础上,降低了系统碳交易成本,为未来新型综合能源系统年度规划提供参考。  相似文献   
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