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1.
为解决模块化机器人重构后误差的快速补偿问题,对模块化机器人几何误差来源进行分析,将其划分为模块参数误差和模块间装配参数误差。基于指数积公式和齐次变换对关节模块、连杆模块及模块间装配位姿进行数学描述,建立关节-连杆子装配体的实际运动学模型。给出一种基于精密球和外部测量的模块参数及模块间装配参数辨识方法,完成子装配体运动学参数的辨识。针对两种典型构型的关节-连杆子装配体进行参数辨识和验证试验。试验结果表明,经误差补偿后子装配体的平均定位误差约为补偿前误差的1/30。  相似文献   
2.
目前许多多标签文本分类方法主要关注文档表示,而丢失了大量标签相关的语义信息,导致分类效果不理想。针对以上问题,提出一种基于标签推理和注意力融合的分类方法,挖掘文档中与标签相关的特征以及相似标签之间的相关性,学习标签信息进行标签推理,同时采用注意力机制自学习地融合文档表示和标签表示,最终完成多标签分类任务。在AAPD和RCV1-V2数据集上进行实例验证,该方法的F1值分别达到了0.732和0.887,与其他最新方法相比其准确度均有提升,实验结果证明了标签推理和注意力融合策略的有效性。  相似文献   
3.
We present a new isogeometric analysis (IGA) approach based on extended Loop subdivision scheme for solving various geometric flows defined on subdivision surfaces. The studied flows include the second-order, fourth-order, and sixth-order geometric flows, such as averaged mean curvature flow, constant mean curvature flow, and minimal mean-curvature-variation flow, which are generally derived by minimizing the associate energy functionals with L 2 -gradient flow respectively. The geometric flows are discretized by means of subdivision based IGA, where the finite element space is formulated by the limit form of the extended Loop subdivision for different initial control meshes. The basis functions, consisting of quartic box-splines corresponding to each subdivided control mesh, are utilized to represent the geometry exactly. For the cases of the evolution of open surfaces with any shape boundary, high-order continuous boundary conditions derived from the mixed variational forms of the geometric flows should be implemented to be consistent with the isogeometric concept. For time discretization, we adopt an adaptive semi-implicit Euler scheme. By several numerical experiments, we study the convergence behaviors of the proposed approach for solving the geometric flows with high-order boundary conditions. Moreover, the numerical results also show the accuracy and efficiency of the proposed method.  相似文献   
4.
李志超  王艳东 《计算机应用研究》2021,38(12):3688-3691,3696
利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.  相似文献   
5.
为提高大型三坐标测量机(CMM)的精度,修正空间几何误差,研究利用激光追踪仪多站位测量技术取代实物基准,提出了基于弹性网络算法求解CMM几何误差的方法。基于激光追踪仪多站位测量技术,结合L-M算法,实现CMM空间规划点体积误差的高精度测量,有效提高测量效率。利用弹性网络算法解算CMM准刚体模型,解决模型求解存在多重共线的难题,实现CMM几何误差的求解;将方程组中部分系数为0的项结合体积误差与单轴几何误差的关系模型来求解几何误差。实验搭建了激光追踪多站位测量系统,测量了CMM的空间待测点体积误差。实验结果表明,提出的方法可以有效求解大型CMM的几何误差。  相似文献   
6.
在纳米时栅传感器的制造过程中,由加工工艺引入的制造误差主要表现为电极几何尺寸误差。通过运用分段面积积分方法进行数学建模,详细地分析了电极几何尺寸误差对测量精度的影响,并揭示了采用多个感应电极进行信号拾取会具有一种平均效应,能够有效地匀化由电极几何尺寸误差随机变化所引入的测量误差。采用制造精度在1μm级的微纳加工工艺和制造精度在10μm级的印制电路板(PCB)工艺分别制作了两套量程为200 mm的传感器样机,并进行了精度对比实验。实验结果表明,由于平均效应的作用,PCB工艺制作的样机经过简单的线性补偿后,在满量程内取得了±250 nm的测量精度,接近微纳加工工艺制作的样机的测量精度。实验结果验证了多个感应电极平均效应的有效性。  相似文献   
7.
知识推理是解决知识图谱中知识缺失问题的重要方法,针对大规模知识图谱中知识推理方法仍存在可解释性差、推理准确率和效率偏低的问题,提出了一种将知识表示和深度强化学习相结合的方法RLPTransE。利用知识表示学习方法,将知识图谱映射到含有三元组语义信息的向量空间中,并在该空间中建立强化学习环境。通过单步择优策略网络和多步推理策略网络的训练,使强化学习智能体在与环境交互过程中,高效挖掘推理规则进而完成推理。在公开数据集上的实验结果表明,相比于其他先进方法,该方法在大规模数据集推理任务中取得更好的表现。  相似文献   
8.
针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因.  相似文献   
9.
为了提高大型龙门自动铺丝(AFP)机的精度,提出重力变形与几何误差综合建模与补偿方法. 采用有限元法对龙门铺丝机进行静力学分析,通过工作空间网格化方法建立重力变形模型;基于齐次变换矩阵与切比雪夫多项式建立几何误差模型,结合剔除重力变形的测量数据与Powell算法实现对几何误差参数的辨识;综合重力变形模型和几何误差模型,提出基于综合误差补偿的G代码修正策略. 在龙门铺丝机上开展综合误差补偿对比实验,结果表明,补偿前龙门铺丝机误差较大,不能完全满足铺放精度需求,而经过补偿后位置误差和姿态误差均大幅度降低,其中姿态误差减小80%以上,而位置误差减小90%以上,满足铺放精度需求,证明了所提出的综合误差建模和补偿方法的有效性.  相似文献   
10.
电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基分类器,采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)规则为一种新的集成策略,构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证,实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。  相似文献   
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