全文获取类型
收费全文 | 505篇 |
免费 | 130篇 |
国内免费 | 82篇 |
专业分类
电工技术 | 20篇 |
综合类 | 36篇 |
化学工业 | 1篇 |
金属工艺 | 1篇 |
机械仪表 | 49篇 |
建筑科学 | 5篇 |
矿业工程 | 1篇 |
能源动力 | 2篇 |
轻工业 | 2篇 |
武器工业 | 4篇 |
无线电 | 104篇 |
一般工业技术 | 32篇 |
冶金工业 | 12篇 |
自动化技术 | 448篇 |
出版年
2024年 | 3篇 |
2023年 | 24篇 |
2022年 | 33篇 |
2021年 | 38篇 |
2020年 | 40篇 |
2019年 | 37篇 |
2018年 | 38篇 |
2017年 | 37篇 |
2016年 | 41篇 |
2015年 | 52篇 |
2014年 | 62篇 |
2013年 | 40篇 |
2012年 | 40篇 |
2011年 | 45篇 |
2010年 | 18篇 |
2009年 | 22篇 |
2008年 | 20篇 |
2007年 | 19篇 |
2006年 | 15篇 |
2005年 | 21篇 |
2004年 | 16篇 |
2003年 | 13篇 |
2002年 | 13篇 |
2001年 | 11篇 |
2000年 | 7篇 |
1999年 | 3篇 |
1998年 | 4篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 2篇 |
1995年 | 2篇 |
排序方式: 共有717条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1.
2.
Children can express thoughts in gesture that they do not express in speech--they produce gesture-speech mismatches. Moreover, children who produce mismatches on a given task are particularly ready to learn that task. Gesture, then, is a tool that researchers can use to predict who will profit from instruction. But is gesture also useful to adults who must decide how to instruct a particular child? We asked 8 adults to instruct 38 third- and fourth-grade children individually in a math problem. We found that the adults offered more variable instruction to children who produced mismatches than to children who produced no mismatches--more different types of instructional strategies and more instructions that contained two different strategies, one in speech and the other in gesture. The children thus appeared to be shaping their own learning environments just by moving their hands. Gesture not only reflects a child's understanding but can play a role in eliciting input that could shape that understanding. As such, it may be part of the mechanism of cognitive change. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved) 相似文献
3.
4.
A hierarchical scheme for elastic graph matching applied to hand gesture recognition is proposed. The proposed algorithm exploits the relative discriminatory capabilities of visual features scattered on the images, assigning the corresponding weights to each feature. A boosting algorithm is used to determine the structure of the hierarchy of a given graph. The graph is expressed by annotating the nodes of interest over the target object to form a bunch graph. Three annotation techniques, manual, semi-automatic, and automatic annotation are used to determine the position of the nodes. The scheme and the annotation approaches are applied to explore the hand gesture recognition performance. A number of filter banks are applied to hand gestures images to investigate the effect of using different feature representation approaches. Experimental results show that the hierarchical elastic graph matching (HEGM) approach classified the hand posture with a gesture recognition accuracy of 99.85% when visual features were extracted by utilizing the Histogram of Oriented Gradient (HOG) representation. The results also provide the performance measures from the aspect of recognition accuracy to matching benefits, node positions correlation and consistency on three annotation approaches, showing that the semi-automatic annotation method is more efficient and accurate than the other two methods. 相似文献
5.
体感技术使人们更直接的通过自己的肢体动作与电脑设备产生互动,减小了鼠标、键盘等传统输入设备带来的束缚。使用Kinect 体感设备,对体感关键技术及 Kalman滤波器算法进行了深入的研究,并在此基础上提出了一种基于骨骼坐标的手势识别算法。最后详细阐明了基于 Kinect 的手势追踪与识别系统的具体设计与实现方法。 相似文献
6.
7.
姚争为 《中国图象图形学报》2014,19(3)
当手和手臂都进入深度相机所设定的有效深度范围时,它们将被作为一个整体来提取,若处理时也把它们作为一个整体,这可能会影响手势交互的一些重要算法,如掌心估测,手朝向估测,手的跟踪等。本文分析了手腕的运动特征和手的轮廓特点,并利用内切矩形的几何特征,提出了手腕识别算法来分割手与手臂;为了提高掌心估测算法的性能,本文分析了锐角三角形和最大内切圆的几何特征,并结合手势交互的特点,提出了新的掌心估测算法。经实验证明,手腕识别算法能较好地分割出手与手臂,新的掌心估测算法较之原算法在性能上有显著提高。 相似文献
8.
手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。 相似文献
9.
10.
为了提高基于加速度传感器的动态手势识别算法的性能,并且增强系统的可扩展性,提出了一种有效结合机器学习模型与模板匹配的方法.将手势分为基本手势和复杂手势两大类,其中复杂手势可分割为基本手势组成的序列;根据手势运动的特点提取有效的特征量,并利用基本手势样本训练随机森林模型,然后用其对基本手势序列进行分类预测;将预测结果进行约翰逊编码,再与标准模板序列进行相似度匹配.实验结果表明,该方法获得了99.75%的基本手势识别率以及100%的复杂手势识别率.算法既保证了手势识别的精度,也提高了系统的可扩展性. 相似文献