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1.
传统的邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)算法通过k近邻(k-nearest neighbors,k-NN)方法选择邻域进行重构来实现降维。但在实际工业过程中采集的样本具有时序相关性,仅仅通过欧氏距离选择近邻样本不能充分反映数据中包含的信息,从而影响检测效果。因此,提出一种局部时差约束邻域保持嵌入(local time difference constrained neighborhood preserving embedding,LTDCNPE)算法,充分考虑样本间的时间和空间关系,从而建立准确的故障检测模型。首先,该算法在固定尺度的时间窗内,根据样本的时序关系和空间特征挑选出邻域。其次,利用样本间的时间差异为邻域样本进行加权,使数据特征保留了高维空间的局部结构。然后,对降维后得到的主元空间和残差空间构建 和SPE统计量并确定控制限。最后,通过数值例子和Tennessee-Eastman(TE)过程仿真验证LTDCNPE算法的有效性。 相似文献
2.
区块链是随比特币等数字货币兴起的一种全新的去中心化架构, 具有去信任化的特点。在区块链中用假名来提供匿名性, 然而研究表明这种匿名并不安全, 通过交易图谱分析可以发现不同假名间的关联性, 找到同一用户的假名, 破坏匿名性。通过地址的混合可以解决这一问题。本文提出了一种去中心化的混币方法, 通过分析证明, 该方法能有效地保障用户的隐私, 还能实现用户不同金额的混合, 增加便捷性。 相似文献
3.
The privacy-preserving problem for distributed fusion estimation scheme is concerned in this paper. When legitimate user wants to obtain consistent information from multiple sensors, it always employs a fusion center (FC) to gather local data and compute distributed fusion estimates (DFEs). Due to the existence of potential eavesdropper, the data exchanged among sensors, FC and user imperatively require privacy preservation. Hence, we propose a distributed confidentiality fusion structure against eavesdropper by using Paillier homomorphic encryption approach. In this case, FC cannot acquire real values of local state estimates, while it only helps calculate encrypted DFEs. Then, the legitimate user can successfully obtain the true values of DFEs according to the encrypted information and secret keys, which is based on the homomorphism of encryption. Finally, an illustrative example is provided to verify the effectiveness of the proposed methods. 相似文献
4.
为了解决传统车联网空间众包中集中式空间众包服务器不可信和易遭受攻击给用户隐私带来极大威胁的问题,提出区块链架构下具有隐私保护的车联网空间众包任务分配方法. 基于区块链技术,设计分布式可信的车联网空间众包系统. 采用多密钥全同态加密算法实现任务分配,支持对不同车辆用户 (密钥) 的密文数据进行任务分配,降低隐私泄露的可能性. 实验分析表明,采用该方法能够有效地保护用户隐私信息,任务分配的计算时间开销与现有研究方法相比下降了34.3%,提高了任务分配的效率. 相似文献
5.
Yuhang Wang Yanbin Sun Shen Su Zhihong Tian Mohan Li Jing Qiu Xianzhi Wang 《计算机、材料和连续体(英文)》2019,59(3):983-993
With the evolution of location-based services (LBS), a new type of LBS has already gain a lot of attention and implementation, we name this kind of LBS as the Device-Dependent LBS (DLBS). In DLBS, the service provider (SP) will not only send the information according to the user’s location, more significant, he also provides a service device which will be carried by the user. DLBS has been successfully practised in some of the large cities around the world, for example, the shared bicycle in Beijing and London. In this paper, we, for the first time, blow the whistle of the new location privacy challenges caused by DLBS, since the service device is enabled to perform the localization without the permission of the user. To conquer these threats, we design a service architecture along with a credit system between DLBS provider and the user. The credit system tie together the DLBS device usability with the curious behaviour upon user’s location privacy, DLBS provider has to sacrifice their revenue in order to gain extra location information of their device. We make the simulation of our proposed scheme and the result convince its effectiveness. 相似文献
6.
为了增强在位置服务(LBS)中对用户个人隐私的保护,提出基于本地缓存的位置感知匿名选择算法(LaSA). 利用历史轨迹信息和缓存信息,以不依赖可信第三方(TTP)服务器的方式构建匿名区域. 在连续位置服务查询中,利用马尔可夫预测模型对未来可能查询的位置进行预判. 根据预测位置、缓存贡献度和数据新鲜度构建匿名区域,以覆盖用户所查真实区域. 结果表明,与已有方案相比,所提出的LaSA隐私保护方案能提供更高的缓存命中率,减少用户服务请求次数,保证用户位置数据的安全. 相似文献
7.
基于加密的数据挖掘技术往往计算复杂度太高,而差分隐私作为一种数据扰动技术,既能有效降低计算复杂度,又能让使用者分析数据的整体价值。简要分析了差分隐私在具有敏感信息的智能数据挖掘系统中的相关技术。首先,介绍了差分隐私的基本概念;其次,针对频繁项挖掘、回归与分类以及深度学习,分别介绍了差分隐私在敏感数据挖掘中的应用;最后,对比了最新研究方法的性能和优缺点,为进一步研究隐私保护数据挖掘技术提供相关参考。 相似文献
8.
With the popularity of sensor-rich mobile devices, mobile crowdsensing (MCS) has emerged as an effective method for data collection and processing. However, MCS platform usually need workers’ precise locations for optimal task execution and collect sensing data from workers, which raises severe concerns of privacy leakage. Trying to preserve workers’ location and sensing data from the untrusted MCS platform, a differentially private data aggregation method based on worker partition and location obfuscation (DP-DAWL method) is proposed in the paper. DP-DAWL method firstly use an improved K-means algorithm to divide workers into groups and assign different privacy budget to the group according to group size (the number of workers). Then each worker’s location is obfuscated and his/her sensing data is perturbed by adding Laplace noise before uploading to the platform. In the stage of data aggregation, DP-DAWL method adopts an improved Kalman filter algorithm to filter out the added noise (including both added noise of sensing data and the system noise in the sensing process). Through using optimal estimation of noisy aggregated sensing data, the platform can finally gain better utility of aggregated data while preserving workers’ privacy. Extensive experiments on the synthetic datasets demonstrate the effectiveness of the proposed method. 相似文献
9.
10.