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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
机器翻译译文质量估计(Quality Estimation,QE)是指在不需要人工参考译文的条件下,估计机器翻译系统产生的译文的质量,对机器翻译研究和应用具有很重要的价值。机器翻译译文质量估计经过最近几年的发展,取得了丰富的研究成果。该文首先介绍了机器翻译译文质量估计的背景与意义;然后详细介绍了句子级QE、单词级QE、文档级QE的具体任务目标、评价指标等内容,进一步概括了QE方法发展的三个阶段: 基于特征工程和机器学习的QE方法阶段,基于深度学习的QE方法阶段,融入预训练模型的QE方法阶段,并介绍了每一阶段中的代表性研究工作;最后分析了目前的研究现状及不足,并对未来QE方法的研究及发展方向进行了展望。 相似文献
3.
Knowledge distillation has become a key technique for making smart and light-weight networks through model compression and transfer learning. Unlike previous methods that applied knowledge distillation to the classification task, we propose to exploit the decomposition-and-replacement based distillation scheme for depth estimation from a single RGB color image. To do this, Laplacian pyramid-based knowledge distillation is firstly presented in this paper. The key idea of the proposed method is to transfer the rich knowledge of the scene depth, which is well encoded through the teacher network, to the student network in a structured way by decomposing it into the global context and local details. This is fairly desirable for the student network to restore the depth layout more accurately with limited resources. Moreover, we also propose a new guidance concept for knowledge distillation, so-called ReplaceBlock, which replaces blocks randomly selected in the decoded feature of the student network with those of the teacher network. Our ReplaceBlock gives a smoothing effect in learning the feature distribution of the teacher network by considering the spatial contiguity in the feature space. This process is also helpful to clearly restore the depth layout without the significant computational cost. Based on various experimental results on benchmark datasets, the effectiveness of our distillation scheme for monocular depth estimation is demonstrated in details. The code and model are publicly available at : https://github.com/tjqansthd/Lap_Rep_KD_Depth. 相似文献
4.
为分析煤场采煤区防风抑尘网抑尘效果,采用三维棱台模拟煤场采煤区料堆,设计煤场采煤区几何模型,以及由质量和动量守恒方程组成防尘控制方程,依据几何模型和控制方程,采用Fluent6.3软件模拟抑尘网和其料堆附近流场数值,模拟过程中将动量方程作为动量损失源项,同时从孔隙率这个概率值估计角度出发,研究抑尘网不同类别和大小的孔隙率下,煤场采煤区料堆附近流场特性和料堆表明剪切力变化情况。结果显示,在孔隙率为均匀状态下,料堆迎风面孔隙率大于0.60时,其中下部分抑尘效果显著;当孔隙率低于0.45时,料堆高度在90~150 m内,剪切力逐渐降低,可使抑尘作用增强;料堆背面孔隙率大小发生变化时,剪切力的变化较小;在非均匀孔隙率为0.30/0.75的情况下,随着料堆坡面高度的变化,迎风面剪切应力呈现小幅度上升后下降又上升的变化趋势,在坡面高度位置在-30 m开始,呈现明显下降趋势;并且料堆背风面的剪切力变化趋势一致。比较均匀和非均匀2种孔隙率,非均匀孔隙率的防尘网抑风防尘效果最佳,其表面剪切力总和为110.6 N,低于均匀孔隙率的面剪切力总和。 相似文献
5.
由于牧场牛只分布不均以及尺度变化大,传统的目标计数算法在畜牧领域计数精度不高,且用于研究的牛只数据集较少。针对这些问题创建了一个用于牛只密度估计的数据集,并提出了一种基于多尺度残差视觉信息融合的牧场牛只数量估计方法。该方法利用多个并列且空洞率不同的空洞卷积提取牛只目标的多尺度特征,并将残差结构与小空洞率卷积相结合,设计出更适合牛只活体计数的深度神经网络,从而缓解了由空洞卷积带来的“网格效应”的影响,同时能更好地适应牛只的多尺度变化。在牛只密度数据集中,该方法取得了最低的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。此外,在密集人群数据集中,该方法的MAE和RMSE也属于最优或次优结果。实验结果表明,该方法不仅适用于牛只场景的数量估计,在人群密度估计中也有较高的准确性和鲁棒性。 相似文献
6.
《Geotextiles and Geomembranes》2022,50(6):1230-1243
There are several methods for estimating bed shear stress in the literature, but comprehensive comparisons among them are limited and under specific conditions. This study compared these methods first on a bare smooth bed, and then for a single geobag on a rough bed in the interest of determining the stability of geobags used in riverbank protection structures. The geobag was filled with cement or sand and tested under different open channel flow conditions. The turbulent kinetic energy method appeared to best represent the local bed shear stress on the geobag when using the newly calibrated proportionality constants. The Reynolds stress method via extrapolation was relatively unaffected by changes to the geobags shape and measurement locations, suggesting this method inadequately represents the local bed shear stress. The Patel method and the universal law of the wall method failed to represent local bed shear stress in the rough bed cases due to instrument limitations and the breakdown of the law of the wall. This study highlights the impact of different methods on the bed shear stress estimation. 相似文献
7.
Higher transmission rate is one of the technological features of prominently used wireless communication namely Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing (MIMO–OFDM). One among an effective solution for channel estimation in wireless communication system, specifically in different environments is Deep Learning (DL) method. This research greatly utilizes channel estimator on the basis of Convolutional Neural Network Auto Encoder (CNNAE) classifier for MIMO-OFDM systems. A CNNAE classifier is one among Deep Learning (DL) algorithm, in which video signal is fed as input by allotting significant learnable weights and biases in various aspects/objects for video signal and capable of differentiating from one another. Improved performances are achieved by using CNNAE based channel estimation, in which extension is done for channel selection as well as achieve enhanced performances numerically, when compared with conventional estimators in quite a lot of scenarios. Considering reduction in number of parameters involved and re-usability of weights, CNNAE based channel estimation is quite suitable and properly fits to the video signal. CNNAE classifier weights updation are done with minimized Signal to Noise Ratio (SNR), Bit Error Rate (BER) and Mean Square Error (MSE). 相似文献
8.
9.
传统光学成像方式在低照度条件下拍摄高速运动物体时,通过积分时间的配置难以平衡能量获取和高速运动模糊之间的矛盾。为了解决低照度条件下高速运动物体的清晰成像问题,本文提出一种基于组合曝光图像的计算成像方式,通过高帧频相机采集邻近两帧形成组合曝光图像对,基于两帧图像信息的互补,合理估算运动模糊点扩散函数,最终获取高信噪比的复原图像。试验结果表明,本文所述的计算成像方法能够良好地解决低照度条件下高速运动目标的成像模糊问题。通过本方法获得的复原图像相比原降质图像在细节纹理上有明显的改善,客观评价指标峰值信噪比(PSNR),结构相似指数(SSIM)相比原降质图像提升10%左右,整体性能效果优于现有非深度学习复原方法,图像清晰可靠,具有良好的主观视觉效果。 相似文献
10.
雷达高度计的主要功能是测量全球平均海平面高度(SSH:Sea Surface Height),它通过准确测量收发脉冲之间的时间间隔来实现精准的星地距离测量,时间测量的准确度取决于高度计时钟的准确性。卫星在轨运行期间,雷达高度计时钟频率会产生缓慢漂移,时钟频率漂移会影响星地距离的测量准确度,造成对海面高程的测量偏差。在基于重建型有源定标器对HY-2A卫星高度计时钟偏差在轨测试方法的基础上,提出了从星地斜距函数曲线时间偏移量中提取高度计时钟偏差的估计方法,应用于HY-2B卫星雷达高度计在轨定标测试中,测量了雷达高度计时钟频率漂移量,精度优于0.001 Hz。结果表明:HY-2B高度计原子钟性能稳定,时钟频率偏差造成的测距偏差为毫米量级,平均测距漂移率为2.95×10-7 m/d。 相似文献