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  1972年   3篇
排序方式: 共有7111条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
理想的音频检索方法可以准确、高效地从大规模音频数据库中识别所有音频。但是,目前还没有一种方法可以对所有噪声干扰鲁棒。基于Philips指纹的采样计数音频检索方法是目前最高效的方法之一,如果能解决其无法抵抗线性变换(时间缩放、频率变换)的缺点,则整个采样计数音频检索方法将进一步趋于理想。针对其中的频率变换问题,提出抗频率变换的采样计数音频检索方法,包括变频带间隔的查询指纹生成方法、多频率尺度的查询匹配方法,以及分步骤指纹提取和变过滤阈值两种加速策略。该方法可以抵抗70%到130%的频率变换,效果与目前最好的QUAD方法相当,并且可以扩展到任意使用Philips类的指纹的检索方法以增强其抵抗频率变换干扰的能力。  相似文献   
2.
3.
本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性。对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本排序问题之上,定义相关的目标函数及损失函数,使用机器学习的方法来提升检索结果的准确度。基于垂直分布式搜索引擎技术及排序学习算法构建智能检索系统,通过相关性工程提升检索请求转化的效率。实验表明本系统可以在优化检索速率的基础之上,提升检索语句与返回结果之间的相关性和检索的准确度。  相似文献   
4.
杨帆  李阳  苗壮  张睿  王家宝  李航 《计算机应用研究》2021,38(12):3760-3764
基于深度学习的图像检索技术使得图像隐私泄露成为一个亟待解决的问题.利用对抗攻击生成的对抗样本,可在一定程度上实现隐私保护.但现有针对图像检索系统的目标对抗攻击方法易受选取目标样本质量和数量的影响,导致其攻击效果不佳.针对该问题,提出了一种基于特征加权聚合的图像检索目标对抗攻击方法,该方法将目标图像的检索准确率作为衡量样本质量的权重,利用目标类中少量样本的特征进行加权聚合获取类特征作为最终攻击目标.在RParis和ROxford两个数据集上的实验结果表明,该方法生成的对抗样本相比TMA方法,检索精度平均提升38%,相比DHTA方法,检索精度平均提升7.5%.  相似文献   
5.
针对原有强度传输方程法所恢复的相位精度不够精确的缺点,提出强度传输方程和神经网络融合的三维重构算法. 利用强度传输方程求解出物体不同角度的初始相位,利用神经网络算法进行优化,根据不同角度的最终恢复相位结合乘法技术重构出三维体信息. 该算法具有精度高的特点,可以为三维成像技术的应用提供参考. 对于实验中的示例图像,该算法将强度传输方程得到的相位误差从21.40%降低为5.26%,重构三维物体与模拟真实物体的相关程度为显著相关.  相似文献   
6.
信息检索课程的系统化讲授,对于大学生优化信息检索行为,提高信息检索使用效率具有不容忽视的教学辅助作用。立足问卷调查形成的一系列相关数据,探讨大学生信息检索行为存在问题,最终在课程教学中提出优化大学生信息检索的对策:明确信息检索目的,提升实施效果;有效提升检索行为实施频率,增强综合质量;使得信息获取多元发展,优化成效凸显。  相似文献   
7.
多强度相位恢复方法通过改变光学成像系统中的物理参数获得不同的编码衍射图案,实现相位的最佳收敛和高精度重建,无需额外的先验知识等优点;但现有多强度相位恢复方法在获取不同测量的过程中,往往需要不断改变成像系统的物理结构,从而导致成像结构较为复杂,需要精确移动或调整部分光学元件的空间位置,反复地对齐与校准,显著增加了相应的工作量。针对上述问题,本文提出基于高速相位调制的菲涅耳场相位恢复方法,该方法主要使用两种纯相位空间光调制器(电可调透镜/纯相位型硅基液晶)来进行相位的快速动态调制,然后通过自由空间传播到记录平面,被探测器所获取强度信息,不需要透镜装置或者改变成像系统的物理结构,使得成像结构更为紧凑和简单,避免了反复对齐与校准的过程;在重建阶段使用WF算法从获取的多幅编码衍射图案中同时重建光场的振幅和相位。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。本文方法的成像结构更为紧凑和简单,避免了反复对齐与校准的工作量,具有重要的应用潜力,尤其是电可调透镜调制方案,可适用于高分辨率场景的高速记录。  相似文献   
8.
陆荣秀  陈明明  杨辉  朱建勇 《计算机应用》2021,41(10):3075-3081
针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析(PCA)方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶液图像间的混合特征差值的线性加权值为相似度度量的图像检索系统,从而获取组分含量值。最后进行镨/钕萃取槽体混合溶液测试,结果表明该系统能够实现元素组分含量的动态监测。  相似文献   
9.
k-ary搜索树因其对高速缓存和SIMD并行指令集天然的适配性,正在受到越来越多的关注和研究.近年来,它被成功地应用于搜索引擎倒排索引结构中,用于实现高效的查询处理和索引压缩.但基于k-ary搜索树的查询处理算法目前仍处在一种相对简单基础的应用程度,效率提升有限;而且查询算法仅限于元素搜索,大大限制了其适用范围.基于上述观察,研究了基于k-ary搜索树的求交算法,并提出了两种优化技术用于压缩搜索范围以提升查询效率.实验证明,结合不同的遍历方式,优化后的求交算法可以极大地提高查询速度,尤其是针对存储海量数据的长倒排链,配合更大的SIMD寄存器,k-ary搜索树相比于传统求交算法的优势更为明显.  相似文献   
10.
With a sharp increase in the information volume, analyzing and retrieving this vast data volume is much more essential than ever. One of the main techniques that would be beneficial in this regard is called the Clustering method. Clustering aims to classify objects so that all objects within a cluster have similar features while other objects in different clusters are as distinct as possible. One of the most widely used clustering algorithms with the well and approved performance in different applications is the k-means algorithm. The main problem of the k-means algorithm is its performance which can be directly affected by the selection in the primary clusters. Lack of attention to this crucial issue has consequences such as creating empty clusters and decreasing the convergence time. Besides, the selection of appropriate initial seeds can reduce the cluster’s inconsistency. In this paper, we present a new method to determine the initial seeds of the k-mean algorithm to improve the accuracy and decrease the number of iterations of the algorithm. For this purpose, a new method is proposed considering the average distance between objects to determine the initial seeds. Our method attempts to provide a proper tradeoff between the accuracy and speed of the clustering algorithm. The experimental results showed that our proposed approach outperforms the Chithra with 1.7% and 2.1% in terms of clustering accuracy for Wine and Abalone detection data, respectively. Furthermore, achieved results indicate that comparing with the Reverse Nearest Neighbor (RNN) search approach, the proposed method has a higher convergence speed.  相似文献   
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