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971.
白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树(CART)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明:相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。  相似文献   
972.
本文详细介绍了基于神经网络算法的企业财务预警模型构建思路,明确提出了财务预警机制中的各项指标,在财务预警基本模型的基础上通过人工神经网络实施了进一步的优化,解决了常规反向误差传播算法收敛速度过慢的问题.  相似文献   
973.
联邦学习技术是一种新型多机构协同训练模型范式,广泛应用于多领域,其中模型参数隐私保护是一个关键问题.针对CT影像综合性病灶检测任务,提出隐私保护的联邦学习算法.首先部署松散耦合的客户端-服务器架构;其次在各客户端使用改进的RetinaNet检测器,引入上下文卷积和后向注意力机制;最后完成联邦训练.各客户端使用局部更新策略,采用自适应训练周期,局部目标函数中加入了限制项;服务器使用自适应梯度裁剪策略和高斯噪声差分隐私算法更新全局模型参数.在DeepLesion数据集上的消融分析说明了算法各部分的重要性.实验结果表明,改进的RetinaNet检测器有效地提升了多尺度病灶的检测精度.与集中数据训练模型范式相比,联邦学习所得模型性能略低(mAP分别为75.33%和72.80%),但训练用时缩短近38%,有效地实现了隐私保护、通信效率和模型性能的良好权衡.  相似文献   
974.
具有重复感染可能性的传染病由于不受抗体或疫苗等手段的阻碍,其传播范围会比普通传染病更加广泛,严重危害人类的身心健康,影响社会的和谐稳定,有必要对其传播规律进行探究,以便于更有针对性地制定应对策略。基于经典的传染病模型,本文构建考虑了传染病重复感染特征的SI1SI2R模型,定义异质性个体之间的交互及传播规则,并利用ABM仿真建模的方法探究具有重复性感染特征的传染病在异质性群体间的传播规律。仿真实验结果表明,此类传染病感染范围会随二次感染率的提升而增加,而异质性传播群体的组成不仅会影响感染人数的比例,还会影响其到达峰值的时间。因此,不仅要减小此类疾病反复感染的可能,还要根据传播群体的异质性提出更有效率的管理方案。  相似文献   
975.
Spark Streaming作为主流的开源分布式流分析框架,性能优化是目前的研究热点之一。在Spark Streaming性能优化中,业务场景下的配置参数优化是其性能提升的重要因素。在Spark Streaming系统中,可配置的参数有200多个,对参数调优人员的经验要求较高,未经优化的参数配置会影响流作业执行性能。因此,针对Spark Streaming的参数配置优化问题,提出一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法(DQN-SSPO),将Spark Streaming参数优化配置问题转化为深度强化学习模型训练中的最大回报获得问题,并提出权重状态空间转移方法来增加模型训练获得高反馈奖励的概率。在3种典型的流分析任务上进行实验,结果表明经参数优化后Spark Streaming上的流作业性能在总调度时间上平均缩减27.93%,在总处理时间上平均缩减42%。  相似文献   
976.
现有的刚性外骨骼存在关节中心与人体下肢的生物关节中心较难对齐、限制人体运动的自由度和影响穿着舒适度等问题.针对上述问题,设计了一种由电机驱动的助力髋关节屈曲和伸展的柔性外骨骼机器人.基于该柔性外骨骼,利用三维动作捕捉系统和测力平台采集受试者在行走过程中的运动学和地面反作用力数据,运用生物力学分析软件Opensim建立人体-外骨骼模型;利用Opensim分别模拟计算出在行走时助力和不助力两种情况下驱动髋关节的主要肌肉的代谢值.模拟仿真结果表明:和不助力的情况相比,在行走过程中对髋关节助力会减小驱动髋关节运动的主要肌肉的代谢值,减小穿戴者肌肉的负担;在行走过程中减小穿戴者的能量消耗.  相似文献   
977.
蔡莉  潘志刚  陆异晨 《计算机时代》2021,(1):117-119,123
高校是"最多跑一次"思想的有力支持者,目前已有百余所高校同步推进,且取得显著成效.在此背景下,从高校留学生群体入手,分析当前高校智能咨询系统在"最多跑一次"实施落地过程中存在的问题.通过加强团队建设、规范事项、梳理流程、细化颗粒度的方式弥补仅靠系统带来的不足,旨在更好的为高校"最多跑一次"服务.  相似文献   
978.
Xi  Bao  Wang  Rui  Cai  Ying-Hao  Lu  Tao  Wang  Shuo 《国际自动化与计算杂志》2021,18(4):619-631
Machine Intelligence Research - Reinforcement learning (RL) algorithms have been demonstrated to solve a variety of continuous control tasks. However, the training efficiency and performance of...  相似文献   
979.
Jia  Wei  Gao  Jian  Xia  Wei  Zhao  Yang  Min  Hai  Lu  Jing-Ting 《国际自动化与计算杂志》2021,18(1):18-44

Palmprint recognition and palm vein recognition are two emerging biometrics technologies. In the past two decades, many traditional methods have been proposed for palmprint recognition and palm vein recognition, and have achieved impressive results. However, the research on deep learning-based palmprint recognition and palm vein recognition is still very preliminary. In this paper, in order to investigate the problem of deep learning based 2D and 3D palmprint recognition and palm vein recognition in-depth, we conduct performance evaluation of seventeen representative and classic convolutional neural networks (CNNs) on one 3D palmprint database, five 2D palmprint databases and two palm vein databases. A lot of experiments have been carried out in the conditions of different network structures, different learning rates, and different numbers of network layers. We have also conducted experiments on both separate data mode and mixed data mode. Experimental results show that these classic CNNs can achieve promising recognition results, and the recognition performance of recently proposed CNNs is better. Particularly, among classic CNNs, one of the recently proposed classic CNNs, i.e., EfficientNet achieves the best recognition accuracy. However, the recognition performance of classic CNNs is still slightly worse than that of some traditional recognition methods.

  相似文献   
980.
针对目前的安检工作中检测效率较低的问题,提出一种改进的YOLOv3安检包裹中危险品检测算法,用于辅助安检人员完成安检工作,提升安检机的自动化和智能化。将YOLOv3中原来每个网格预测3个边界框减少到预测2个边界框,检测速度提升了约6%。利用K-means聚类根据数据集计算出先验框,平均精度均值提高了约1.13个百分点。为了解决样本量少的问题,采用数据增强方法,平均精度均值提升了约7.8个百分点。采用多尺度输入训练策略,不仅增强了模型检测不同尺度图像时的鲁棒性,而且平均精度均值提升了约1.22个百分点。  相似文献   
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