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1.
Recent generative adversarial networks (GANs) have yielded remarkable performance in face image synthesis. GAN inversion embeds an image into the latent space of a pretrained generator, enabling it to be used for real face manipulation. However, current inversion approaches for real faces suffer the dilemma of initialization collapse and identity loss. In this paper, we propose a hierarchical GAN inversion for real faces with identity preservation based on mutual information maximization. We first use a facial domain guaranteed initialization to avoid the initialization collapse. Furthermore, we prove that maximizing the mutual information between inverted faces and their identities is equivalent to minimizing the distance between identity features from inverted and original faces. Optimization for real face inversion with identity preservation is implemented on this mutual information-maximizing constraint. Extensive experimental results show that our approach outperforms state-of-the-art solutions for inverting and editing real faces, particularly in terms of face identity preservation.  相似文献   
2.
3.
人脸图像修复是计算机视觉领域中重建人脸图像的一项重要图像处理技术.现有人脸图像修复技术存在修复结果全局语义不合理的问题,这主要是由于现有技术的特征长程迁移能力不足,无法将破损图像中已知区域的信息合理地迁移到被遮蔽区域上.为此,本文在生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)框架下,构建了一种融合风格感知和多尺度注意力的编解码人脸图像修复模型.风格感知模块用于提取图像的全局语义信息,并利用提取的信息对编码逐级地进行渲染,以实现对修复过程的全局性调节;利用多尺度注意力模块对多尺度特征进行补丁块提取,并通过共享注意力得分和提取补丁块的矩阵乘法进行多尺度特征的长程迁移.在公开数据集CelebA-HQ上的实验结果表明:风格感知模块和多尺度注意力模块极大地增强了修复网络的特征长程迁移能力.相较于现有先进的人脸图像修复方案,本文所提出的模型在多种评价指标上均有显著的提升;修复结果的全局语义更加合理,并且在暗光条件下的修复效果更加自然.  相似文献   
4.
There has been a recent line of work to automatically detect the emotions of posts in social media. In literature, studies treat posts independently and detect their emotions separately. Different from previous studies, we explore the dependence among relevant posts via authors' backgrounds, since the authors with similar backgrounds, e.g., "gender", "location", tend to express similar emotions. However, personal attributes are not easy to obtain in most social media websites. Accordingly, we propose two approaches to determine personal attributes and capture personal attributes between different posts for emotion detection: the Joint Model with Personal Attention Mechanism (JPA) model is used to detect emotion and personal attributes jointly, and capture the attributes-aware words to connect similar people; the Neural Personal Discrimination (NPD) model is employed to determine the personal attributes from posts and connect the relevant posts with similar attributes for emotion detection. Experimental results show the usefulness of personal attributes in emotion detection, and the effectiveness of the proposed JPA and NPD approaches in capturing personal attributes over the state-of-the-art statistic and neural models.  相似文献   
5.
The SAFT-γ Mie group-contribution equation of state is used to represent the fluid-phase behavior of aqueous solutions of a variety of linear, branched, and cyclic amines. New group interactions are developed in order to model the mixtures of interest, including the like and unlike interactions between alkyl primary, secondary, and tertiary amine groups (NH2, NH, N), cyclic secondary and tertiary amine groups (cNH, cN), and cyclic methine-amine groups (cCHNH, cCHN) with water (H2O). The group-interaction parameters are estimated from appropriate experimental thermodynamic data for pure amines and selected mixtures. By taking advantage of the group-contribution nature of the method, one can describe the fluid-phase behavior of mixtures of molecules comprising those groups over broad ranges of temperature, pressure, and composition. A number of aqueous solutions of amines are studied including linear, branched aliphatic, and cyclic amines. Liquid–liquid equilibria (LLE) bounded by lower critical solution temperatures (LCSTs) have been reported experimentally and are reproduced here with the SAFT-γ Mie approach. The main feature of the approach is the ability not only to represent accurately the experimental data employed in the parameter estimation, but also to predict the vapor–liquid, liquid–liquid, and vapor–liquid–liquid equilibria, and LCSTs with the same set of parameters. Pure compound and binary phase diagrams of diverse types of amines and their aqueous solutions are assessed in order to demonstrate the main features of the thermodynamic and fluid-phase behavior.  相似文献   
6.
7.
同扫描参数优化的方法相比,神经网络模型可以在设计误差很小的情况下大大提高结构逆设计的效率。在模拟器与发生器串联的复合模型基础上,提出了2种有效的神经网络复合模型:基于生成对抗思想引入评价模块的复合模型和基于多任务学习增加模拟器模块的复合模型。在传输矩阵法模拟的数据集上进行有效训练后,将2个模型应用于多层薄膜吸收光谱的逆设计,并用具有特殊形状的目标光谱验证了2个模型的逆设计结果。最后,利用多任务串联网络模型设计了多层太阳能吸收器结构参数,在300~1500nm范围内,平均吸收率可达96%。  相似文献   
8.
陈登义  孔繁镍 《电测与仪表》2018,55(15):115-121
针对多机电力系统中参数的不确定扰动对系统稳定控制器影响的问题,利用广义耗散Hamilton理论设计了一种新型多机励磁和统一潮流控制器(UPFC)的非线性协调控制器。首先,建立了包含UPFC动态调节作用的多机电力系统动态方程,构造了系统的Hamilton能量函数,从而将系统表示成广义耗散Hamilton系统形式。其次,利用含参数摄动的L_2干扰抑制控制理论设计了多机励磁和UPFC的非线性协调控制器。此控制器设计过程同样适用于含有参数摄动的其他FACTS装置与多机励磁的协调控制器设计。最后,以四机两区域系统进行了仿真分析,结果表明当系统中存在多种参数摄动时,所设计协调控制器能够保证系统的功角稳定、实现UPFC接入点电压的无差调节并且具有较好的鲁棒性。  相似文献   
9.
传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。  相似文献   
10.
近年来,机器学习算法在入侵检测系统(IDS)中的应用获得越来越多的关注。然而,传统的机器学习算法更多的依赖于已知样本,因此需要尽可能多的数据样本来对模型进行训练。遗憾地是,随着越来越多未知攻击的出现,且用于训练的攻击样本具有不平衡性,传统的机器学习模型会遇到瓶颈。文章提出一种将改进后的条件生成对抗网络(CGANs)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(CGANs-DNN),通过解决样本不平衡性问题来提高检测模型对未知攻击类型或只有少数攻击样本类型的检测率。深度神经网络(DNN)具有表征数据潜在特征的能力,而经过改进后的条件CGANs,能够通过学习已知攻击样本潜在数据特征分布,来根据指定类型生成新的攻击样本。此外,与生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAE)等无监督生成模型相比,CGANsDNN经过改进后加入梯度惩罚项,在训练的稳定性上有了很大地提升。通过NSL-KDD数据集对模型进行评估,与传统算法相比CGANs-DNN不仅在整体准确率、召回率和误报率等方面有更好的性能,而且对未知攻击和只有少数样本的攻击类型具有较高的检测率。  相似文献   
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