全文获取类型
收费全文 | 159篇 |
免费 | 18篇 |
国内免费 | 20篇 |
专业分类
电工技术 | 1篇 |
综合类 | 18篇 |
无线电 | 72篇 |
一般工业技术 | 11篇 |
自动化技术 | 95篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 2篇 |
2022年 | 6篇 |
2021年 | 5篇 |
2020年 | 1篇 |
2018年 | 1篇 |
2017年 | 4篇 |
2016年 | 9篇 |
2015年 | 7篇 |
2014年 | 15篇 |
2013年 | 12篇 |
2012年 | 21篇 |
2011年 | 14篇 |
2010年 | 11篇 |
2009年 | 10篇 |
2008年 | 10篇 |
2007年 | 16篇 |
2006年 | 16篇 |
2005年 | 5篇 |
2004年 | 12篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 1篇 |
2001年 | 5篇 |
2000年 | 5篇 |
1999年 | 4篇 |
排序方式: 共有197条查询结果,搜索用时 171 毫秒
61.
62.
对于不同文本格式下的文本内容检索是当前互联网研究的热点问题之一。为了达到快速获取文档内文本信息为内容检索提供基础数据并提高整体检索效率的目的,以Microsoft Office 2007文档格式为分析基础,提出了基于状态机的文本自动提取方法。实验证明,提出的方法在文本提取的正确性、内存耗费、提取时间方面达到了很好的效果。 相似文献
63.
针对传统的并行核外编程复杂、虚存系统性能不理想的问题,提出一种基于PVFS的并行核外计算方法,描述了其软件层次结构、数据访问策略及实现,为工作站机群用户提供了方便的编程接口以及核外数据的全局视图.实验结果表明,该方法扩展了可有效解决的核外问题规模,大数据量时的计算性能优于虚存系统. 相似文献
64.
基于SOFM和快速最近邻搜索的网络入侵检测系统与攻击分析 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来越来越多的机器学习算法被应用到入侵检测中.但是在网络入侵检测系统(NIDS)中,随着网络规模和速度的增加,一般机器学习算法难以满足入侵检测系统实时性的要求,这也是困扰机器学习算法在入侵检测领域进一步实用化的主要瓶颈之一.为了增加网络入侵检测系统的可用性和实时性.提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)的网络入侵检测系统,并且在此基础上实现了一种面向提高入侵检测效率的快速最近邻搜索算法VENNS,以减少系统训练和系统检测时间开销.在DARPA1999入侵检测评估数据的基础上,进行了系统的综合性能评价和对比分析.实验证明,系统在维持较低误报率的基础上取得较高的检测率;系统效率大大提高:训练时间开销大约达到改进前的1/4,检测时间开销则约达到改进前的1/7. 相似文献
65.
基于网络拓扑的网络安全事件宏观预警与响应分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为及早发现并有效控制大规模爆发的网络安全事件的发生发展,本着主动测量和异常检测相结合的思路,设计实现了大规模网络安全事件协作预警系统,重点探讨了基于聚类算法的宏观预警分析、控制点选择、控制建议生成等关键技术,经可视化处理,取得了较好应用效果. 相似文献
66.
在互联网产生的早期阶段对其进行准确有效的识别,对于网络管理和网络安全来说都有着极其重要的意义。鉴于此,近年来越来越多的研究致力于仅仅基于流量早期的数个数据包,建立有效的机器学习模型对其进行识别。本文力图基于柔性神经树(FNT)构建有效的互联网流量早期识别模型。两个开放数据集和一个实验室采集的数据集用于实验研究,并将FNT与8种经典算法进行对比。实验结果表明,FNT在大多数情况下,其识别率和误报率指标优于其他算法,这说明FNT是一种有效的流量早期识别模型。 相似文献
67.
通过对传统实验教学环境弊端的分析,搭建了基于SDN和虚拟化技术的云环境下计算机实验教学平台。平台通过XEN及Cloudstack提供基础的云服务,通过API调用方式实现了后端业务流和前端交互环境。并以信息安全概论的Snort防火墙实验为例介绍了平台的使用过程。最后指出了与传统实验平台相比所具有的优势和广阔的应用前景。 相似文献
68.
69.
基于概念格的RBAC模型是角色挖掘中的一个重要方向,在概念格上找出满足最小权限原则的最小角色集合有助于降低安全管理的复杂性.本文研究了在概念格的RBAC模型上的角色最小化问题及其算法.首先将角色最小化问题引入概念格模型,并给出了概念格模型上最小角色集、角色替代和角色约简的定义,和相关定理的证明.在此基础上建立了一个基于角色替代的角色最小化问题求解模型,并设计了一个贪婪算法.该算法以对象概念集为初始集,逐个将集合中的概念用它的父概念来替代和约简,自底向上地迭代求解最小角色集.实验与分析表明了本文相关理论和算法的有效性. 相似文献
70.