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1.
This paper plans to develop an intelligent super resolution model with the linkage of Wavelet lifting scheme and Deep learning algorithm. Before initiating the resolution procedure, the entire HR images are converted into Low Resolution (LR) images using bicubic interpolation-based downsampling and upsampling. Further, the Wavelet lifting scheme helps to generate the four subbands of each image like LR wavelet Sub-Bands for LR images, and High Resolution (HR) wavelet Sub-Bands for HR images. The residual image is generated by taking the difference between the LR wavelet Sub-Bands and HR wavelet Sub-Bands images. The proposed model involves two main phases: Training phase and Testing. The training phase trains the residual image of all images by Deep Convolutional Neural Network with LR wavelet Sub-Bands as input and residual image as target. On the other hand, in testing phase, the LR wavelet Sub-Bands query image is subjected to Deep Convolutional Neural Network, which outputs the concerned residual image. This generated residual image is summed with LR wavelet Sub-Bands image, followed by inverse wavelet lifting scheme to obtain the final super resolution image. The main contribution of this paper is to improve the conventional Deep Convolutional Neural Network by optimizing the number of hidden layer, and hidden neurons using modified Whale Optimization Algorithm called Average Fitness Enabled Whale Optimization Algorithm by considering the objective of maximizing the Peak Signal-to-Noise Ratio. Finally, the proposed method achieves an improved quality of the results which is comparable the existing models.  相似文献   
2.
针对某铜矿主矿体500 m水平西区域复杂难采矿体,提出了进路式上向分层充填采矿法、脉内凿岩出矿巷低分段空场小步距回采嗣后充填法及脉外凿岩出矿巷低分段空场小步距回采嗣后充填法三种可行开采方案,并对三种采矿方案的采场布置、采切工程、回采工艺等进行了详细的介绍。对比分析三种采矿方法的优缺点和技术经济指标,优选出进路式上向水平分层充填采矿法进行开采。该采矿方法回采过程中采用浅孔爆破,能较好地保护上盘不稳定含砂层,工人作业环境安全性高,且其采切比、贫化损失相对较低,出矿品位较高,综合效益明显。  相似文献   
3.
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型具有脉冲调制和耦合连接特性,广泛应用于数字图像处理领域。然而现有PCNN模型的研究都是从时域或图像本身包含信息角度分析参数与模型特性之间的关系,无法全面解释参数对模型特性的影响。从PCNN模型的迭代方程出发,利用离散系统频域分析方法从频域角度对无耦合PCNN模型进行分析,揭示无耦合PCNN模型的动态门限子系统具有低通特性,并确定网络参数aE的选取范围,同时通过对脉冲发放时刻公式进行推导,得到参数vE的选取范围。采用傅里叶变换方法分析单个神经元的脉冲发放频率特性和动态门限衰减频率特性,解释无耦合PCNN模型的参数对频域特性的影响。仿真实验结果验证了该理论分析结论的正确性,从频域角度理解无耦合PCNN模型的参数与模型特性之间的关系,为挖掘PCNN模型特性提供一种新的方法。  相似文献   
4.
针对基于随机采样的路径规划算法效率低且采样具有随机性的问题,提出一种应用拓扑结构的高效路径规划算法ATIRRT*。通过引入拓扑节点代替STIRRT*算法中Harris角点检测算法得到的特征点进行采样,给出基于阈值的自适应选择方法来消除路径骨架上提取的冗余特征点,利用该阈值得到的拓扑节点可以使随机树的扩展更具方向性,从而减少寻找初始路径的时间和代价。根据非单一父节点的连接方式加强交叉支路上的拓扑节点间的联系,通过节点扩充策略增加相邻拓扑节点间的节点数量以加快优化算法的收敛。在此基础上定义相关约束条件将初始路径分段并进行逐段优化,以提高优化算法的效率。在常规环境、狭长空间和仿真的室内环境3种类型地图上的仿真结果表明,相较于STIRRT*算法,改进算法在规划路径长度上平均减少8%,在规划时间上平均降低10%,可快速地找到更优的初始路径,同时在优化过程中减少了无用的探索空间,提高了搜索效率。  相似文献   
5.
任方  杨益萍  薛斐元 《计算机工程》2022,48(10):130-137
基于像素值排序的可逆数据隐藏算法通过修改图像块中的最大像素和最小像素嵌入数据,但并未充分利用图像块内的每一个像素,从而影响嵌入性能。结合块再分原理,提出基于像素值排序的可逆数据隐藏算法。将原始图像划分为3×3的图像块,计算每一个图像块的局部复杂度。设计12种分块模式将局部复杂度小于阈值的图像块细分为子块A和B。根据子块A和B的不同局部特征分别采用2种不同的扫描顺序读取像素。子块A的像素序列使用次小值预测最小值和次大值预测最大值的方法,获得2个预测误差值,子块B的像素序列利用中值像素连续预测其余4个像素的方法,得到4个预测误差值。在此基础上,利用图像块中预测误差值为0和1的像素嵌入隐藏数据。实验结果表明,该算法在一个图像块中最高可嵌入6 bit的数据,在较低计算复杂度的情况下能够有效提高像素的嵌入性能。  相似文献   
6.
针对彩色图像边缘检测中RGB颜色空间分量之间高的关联性会导致部分色彩信息未能被有效识别、检测及抗噪性低,提出一种多层小波阈值去噪函数的彩色图像边缘检测方法。采用改进的小波阈值去噪方法对彩色图像进行去噪预处理;运用四元数思想构建四方向特征矩阵求解Canny算子梯度幅值和幅角;进行非极大值抑制和自适应双阈值处理得到最终边缘检测图像。实验表明,该算法能够较好地获取彩色图像边缘信息,并有效降低漏检率和错检率,增强了自适应性,提高了边缘检测中边缘的连续性和抗噪性。  相似文献   
7.
The semi-supervised deep learning technology driven by a small part of labeled data and a large amount of unlabeled data has achieved excellent performance in the field of image processing. However, the existing semi-supervised learning techniques are all carried out under the assumption that the labeled data and the unlabeled data are in the same distribution, and its performance is mainly due to the two being in the same distribution state. When there is out-of-class data in unlabeled data, its performance will be affected. In practical applications, it is difficult to ensure that unlabeled data does not contain out-of-category data, especially in the field of Synthetic Aperture Radar (SAR) image recognition. In order to solve the problem that the unlabeled data contains out-of-class data which affects the performance of the model, this paper proposes a semi-supervised learning method of threshold filtering. In the training process, through the two selections of data by the model, unlabeled data outside the category is filtered out to optimize the performance of the model. Experiments were conducted on the Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition (MSTAR) dataset, and compared with existing several state-of-the-art semi-supervised classification approaches, the superiority of our method was confirmed, especially when the unlabeled data contained a large amount of out-of-category data.  相似文献   
8.
湿式离合器损伤失效是制约传动系统可靠性提升的主要因素。为获取湿式离合器损伤特征的临界损伤阈值,开展湿式离合器摩擦磨损台架试验。以表面粗糙度变化率、Fe和Cu元素浓度变化率、临界磨损率为研究对象,建立基于PSO-BP神经网络算法的湿式离合器损伤阈值模型。结果表明:阈值模型的预测结果与实测值的相对误差绝对平均值为5.74%,阈值模型的预测结果贴近实测值;Cu元素浓度变化率比Fe元素浓度变化率大一个数量级,摩擦元件的磨损主要是摩擦片表面镀铜层的磨损;多磨损特征参数随油压与转速增大而呈非线性增大,且多磨损特征参数对油压的变化更加敏感。  相似文献   
9.
在液罐车转向的过程中,罐体内液体的晃动会对液罐车产生侧向冲击力和侧倾力矩。以非满载液罐体为研究对象,采用流体体积法(Volume of fluid,VOF)对转向工况下的液体晃动进行数值分析,获得了侧向加速度和充液比对液晃的影响规律。建立液罐车侧向动力学模型,仿真结果表明,充液比为50%~70%时液罐车侧翻阈值较小。对罐体内部结构进行优化设计,设计一种倒V型防波板装置来降低液体对罐壁冲击。研究了9种倒V型防波板在不同充液比时的减晃效果,结果表明,安装三块夹角为150°的V型防波板防晃效果最好。搭建缩比液罐车侧倾台架,利用电动液压缸举升整个钢板平面和滑台以模拟罐车侧倾状态,同时滑台带动罐体向反方向平移,实现质心位置纠正,从而减小液体侧向晃动力与侧倾力矩,提高了液罐车的侧向稳定性。  相似文献   
10.
针对相近色干扰、不同光照条件下玻璃绝缘子颜色特征不明显而无法准确识别的问题,提出一种基于联合分量灰度化算法和深度学习的玻璃绝缘子目标识别算法。首先,提出一种联合分量灰度化算法,通过补偿玻璃绝缘子目标区域的颜色特征实现目标增强;然后,在均匀分块的基础上,采用动态分块阈值进行玻璃绝缘子图像粗分割,并结合玻璃绝缘子的颜色和空间信息等多尺度高维特征,提出一种双尺度分类卷积神经网络算法实现玻璃绝缘子图像细分割;最后,将细分割得到的所有子图像进行合并,实现复杂背景下玻璃绝缘子目标的准确识别。实验结果表明,所提算法能对图像中存在相近色干扰、光照变化影响的玻璃绝缘子目标进行精准识别,且其在Dice参数、杰卡德系数2项识别指标上均达到90%以上,平均识别准确率高达92%。  相似文献   
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