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1.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
2.
针对固定节点数的渐近最优快速扩展随机数算法(RRT*FN)精度低、收敛到最优值速度慢等问题,提出一种改进的RRT*FN路径规划算法,并用于解决二维静态环境下的移动机器人全局路径规划问题.首先,改进算法使用与RRT*FN算法相同的均匀采样方法进行路径搜索,当搜索到一条初始路径时,在之后的路径规划中使用启发式采样方法.在之后的每次迭代中,改进算法在椭圆子集采样方法与路径点邻近区域采样方法中随机选择一种作为当前采样方法.然后,当树中的总节点数达到预设值时,对树中的叶子结点采用加权方法进行删除.通过给予采样区域内的叶子结点更高的权重,从而将采样区域外的叶子结点以更高概率删除,得以保留树中的高性能节点,以便提高算法性能.最后,通过仿真实验验证改进算法的有效性. 相似文献
3.
4.
提出一种通用的基于视觉传感器的无人系统多模态视觉感知平台的测试与评估的方法,研究了可见光波段和红外光波段下的动态测距实验与复杂光变测距实验. 整个过程采用基于北斗卫星实时授时的时间同步技术和真值采集设备,输出带有时间戳的无人系统多模态感知单元的测量数据和真值数据,并保证了不同设备之间的时间同步误差小于10 ms. 最后,对比测量数据和真值数据,给出测试设备的性能与功能的量化评估. 实验结果表明,该测试评估方法有效地获取了真值,并进行了时间同步,满足实际的需求,具备推广性. 相似文献
5.
混合型统一潮流控制器(hybrid unified power flow controller,HUPFC)可以实现统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)与移相变压器(‘Sen’ transformer,ST)的优势互补,广泛应用于系统潮流控制之中。但是,尚未有文献开展HUPFC抑制系统次同步振荡(sub-synchronous oscillation,SSO)的研究。针对双馈风机(double-fed induction generator,DFIG)经串补输电系统存在的SSO问题,提出一种HUPFC附加有源电阻控制(supplementary active resistance control,SARC)策略。首先,阐述了HUPFC的原理及其SSO抑制机理。然后,设计了SARC策略,该策略通过实时跟踪线路中的次同步电流信号,使HUPFC向输电线路叠加一个与次同步电流信号相位相同、幅值可变的次同步电压,进而实现系统等效正电阻,达到抑制SSO的目的。最后,给出了SARC的参数设计方法,在PSCAD/EMTDC仿真环境中,以华北某风电场为仿真算例,采用频率扫描与时域仿真相结合的方法,验证了所提HUPFC的SARC策略抑制双馈风机经串补输电系统SSO的有效性。 相似文献
6.
在所研究的具有强弱磁能力变速永磁同步发电机的270V直流电能系统中,应用PWM整流器,提出直接电压控制技术,设计了直流母线电压PI控制器,并结合有源阻尼技术,在Matlab/Simulink仿真及测试平台中加以实现。最后,对本系列连载所研究的各类控制算法的性能进行对比研究。 相似文献
7.
为克服传统融合方法对灰度相关性较弱的红外与可见光图像融合存在的不足,提出一种基于 非下采样轮廓波变换(NSCT)与引导滤波器的融合方法。利用NSCT对源图像进行多尺度多方向分解,分离出包含在不同频带内的特征信息,得到一个低频近似图像和多个高频方向细节图像;局域窗口加权平均能量和改进拉普拉斯能量分别作为低频近似图像的活性测度,构造显著特征图对近似图像进行加权平均,以解决能量保持和细节提取两个关键问题;在方向细节图像中,基于活性测度取大规则获得决策映射图,将源图像作为引导图、决策映射图作为输入图像进行引导滤波,得到权重分配图,对方向细节图像进行加权平均,降低噪声的敏感度。对融合后的近似图像和方向细节图像进行NSCT逆变换,得到最后的融合图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价。实验结果表明,该融合方法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合方法,如基于两尺度分解的引导滤波融合方法、NSCT域内稀疏表示融合方法、基于像素显著性的交叉双边滤波融合方法、基于深度学习的卷积神经网络融合方法、基于显著性检测的双尺度融合方法,可获得更好的融合效果。 相似文献
8.
随着现代医药技术和计算机技术的发展,采用人工智能技术来加速药物的研发进度成为了研究热点,而对有机化学反应产物的高效预测是药物逆合成路线设计中的关键问题。针对样本数据集中化学反应类型分布不均匀的问题,提出了一种主动采样训练下的门控图卷积神经网络(ASGGCN)模型。首先,输入化学反应物的简化分子线性输入规范(SMILES)编码,通过门控图卷积神经网络(GGCN)以及注意力机制预测反应中心所在位置;然后,根据化学约束条件和候选反应中心枚举出可能的化学键组合来生成候选产物,再通过门控图卷积差分网络对候选产物进行筛选;最终,得到反应产物。门控图卷积神经网络拥有三个权重参数矩阵并通过门控对信息加以融合,与传统的图卷积神经网络相比,它能获取更加丰富的原子隐藏特征信息。通过主动采样的方式进行训练,使得该模型能够兼顾较差样本和普通样本的分析能力。实验结果表明,所提模型对化学反应产物的Top-1预测准确率可达87.2%,对比Weisfeiler-Lehman差分网络(WLDN)模型提高了1.6个百分点,可见模型能够更准确地预测有机化学反应产物。 相似文献
9.
内燃机广泛应用于工程、动力等领域,然而内燃机因燃烧和机械运动引起的冲击与振动导致其减振降噪一直是研究的热点,而如何准确识别振源则是减振的前提.本文针对振源盲分离时观测信号不少于源信号数目要求不易满足的问题,利用经验小波变换(Empirical wavelet transform,EWT)结合快速独立成分分析(Fast independent component analysis,FastICA)实现对内燃机振源信号的识别.首先使用时域同步平均法对内燃机缸盖的振动信号进行预处理,然后进行经验小波变换,之后再利用皮尔逊相关系数选择有效经验模态分量作为快速独立成分分析(FastICA)的输入,最终分离结果表明:该方法可以有效地从内燃机缸盖振动信号中识别出燃烧信号和气阀机构开启时的气体冲击信号. 相似文献
10.
针对示踪气体法测试回风立井型矿井外部漏风率过程中由于回风大巷的示踪气体采样检测有效长度有限可能会导致示踪气体无法准确采样检测的问题,以纳林河二号矿井一号回风立井和二号回风立井回风大巷为研究对象,制定了多回风巷型回风立井外部漏风率示踪气体法测试方案,在此基础上,分别采用理论公式法和CFD数值模拟方法计算了各回风大巷的SF6气体最短采样检测距离,理论公式法计算结果显示一号回风立井和二号回风立井均不宜采用示踪气体法测试矿井外部漏风率,CFD数值模拟方法计算结果与之相反。现场实测结果显示通过CFD数值模拟法确定的回风大巷最短采样检测距离处巷道断面内SF6气体分布均达到均匀分布状态,CFD数值模拟法计算结果的准确明显大于理论公式法,研究表明采用CFD数值模拟法计算示踪气体最短采样检测距离能够对回风立井型矿井外部漏风率示踪气体测试法的现场适用性进行科学准确地论证。 相似文献