全文获取类型
收费全文 | 382篇 |
免费 | 58篇 |
国内免费 | 60篇 |
专业分类
电工技术 | 15篇 |
综合类 | 5篇 |
化学工业 | 83篇 |
金属工艺 | 16篇 |
机械仪表 | 23篇 |
建筑科学 | 17篇 |
矿业工程 | 2篇 |
能源动力 | 2篇 |
轻工业 | 12篇 |
水利工程 | 7篇 |
石油天然气 | 8篇 |
武器工业 | 7篇 |
无线电 | 28篇 |
一般工业技术 | 38篇 |
冶金工业 | 2篇 |
原子能技术 | 4篇 |
自动化技术 | 231篇 |
出版年
2024年 | 8篇 |
2023年 | 22篇 |
2022年 | 19篇 |
2021年 | 22篇 |
2020年 | 20篇 |
2019年 | 20篇 |
2018年 | 18篇 |
2017年 | 18篇 |
2016年 | 18篇 |
2015年 | 24篇 |
2014年 | 33篇 |
2013年 | 27篇 |
2012年 | 29篇 |
2011年 | 25篇 |
2010年 | 23篇 |
2009年 | 27篇 |
2008年 | 32篇 |
2007年 | 34篇 |
2006年 | 16篇 |
2005年 | 13篇 |
2004年 | 8篇 |
2003年 | 10篇 |
2002年 | 13篇 |
2001年 | 5篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 2篇 |
1998年 | 4篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 2篇 |
1991年 | 1篇 |
排序方式: 共有500条查询结果,搜索用时 15 毫秒
111.
112.
113.
基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题,对生物学进化选择原理进行研究,并提出一种基于“进化”+“随机”+“选择”的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下,能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类,然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构,最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明,提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下,仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3,并还有进一步简化的可能。 相似文献
114.
针对中文直播语料具有长度简短、用语不规范、字母数字混杂等特点,使得通常的新词发现方法效果不佳的问题,在现有基于词内部结合度与边界自由度的无监督新词发现算法基础上,引入了边界增强上下文熵的概念,使其适用于通常出现于句子片段边界位置的词语.在某知名直播平台的弹幕语料上进行了实验,结果表明:方法模型简洁,可有效提取新词,并能够通过调整参数适应不同规模的语料输入,且时空复杂度与执行性能良好. 相似文献
115.
116.
作为最具有代表性的DHT网络,Mainline DHT网络凭借其用户数量庞大、分布地域广、运行稳定,正成为国际上结构化P2P网络研究和应用的热点。但由于Mainline DHT的异构性和复杂性,使得很难对其开展行之有效的管控手段。以面向有效管控的Mainline DHT网络测量分析为目标,在深刻理解Mainline DHT网络文件查询过程等相关细节的基础上,提出并设计了基于伪装节点发布、主动扩散和被动监听策略相结合的高效采集方法,通过获取节点分布、热门种子文件分布、客户端类型和端口分布等实际数据,测量并分析了Mainline DHT的网络性质和流量特征,为特定目标、区域管控等精细化、细粒度管控手段提供数据支撑及指导依据。 相似文献
117.
118.
为了提高网络流量预测的精度,研究了一种融合小波变换与贝叶斯LSSVM的网络流量预测方法。首先将原始流量数据时间序列进行小波分解,并将分解得到的近似部分和各细节部分分别单支重构到原级别上;对各个重构后的序列分别用最小二乘支持向量机进行预测,将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的选择;将各个预测结果重构后得到对原始序列的预测结果。对比实验表明,该模型不仅具有较快的运行速度,而且具有较高的预测精度。 相似文献
119.
针对高速公路交通事故引发交通堵塞的问题,提出一种基于减法聚类和自适应神经模糊推理系统的事件持续时间预测新方法。将该方法应用于交通事件持续时间预测,从I-880数据库中提取事件持续时间相关因素,使用非参数估计法进行显著性分析,将影响程度最大的因素作为模糊系统的输入样本,采用减法聚类对输入样本进行聚类,得到模糊规则数并建立初始模糊推理系统,使用BP反向传播算法和最小二乘估计算法的混合算法对该模糊系统进行训练并优化,建立最终模糊模型。仿真结果证明,该系统对交通事件持续时间预测具有较高检测率和较低误报率。 相似文献
120.