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数据库关键词检索技术是当前的一个重要研究方向,它结合了传统数据库结构化数据存储效率高和信息检索系统非结构化数据检索方便高效的优点。本文介绍一种基于语义的数据库关键词检索系统的设计与实现,该系统以企业级应用开发标准J 2EE为基础,结合数据库技术、语义Web技术和关键词检索技术,可实现关系数据库的语义理解和关键词检索。对系统实现涉及的主要技术点:倒排索引、概念相似度和语义计分公式进行了深入分析,提出一种改进的倒排索引结构和一个新的基于语义的信息检索计分公式。 相似文献
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预训练语言模型在情感文本的生成任务中取得了良好效果,但现有情感文本生成方法多使用软约束的方式控制文本整体的情感属性,缺乏单词和短语级别的硬性控制。为解决以上问题,提出硬约束限制下的情感文本生成方法。首先使用方面情感分析技术提取句子的方面词、情感词并判断情感极性;之后,选择目标情感的方面词和情感词作为预训练语言模型的硬约束输入来重建完整句子,其中,设计了一种新的单词权重计算方法,旨在使模型优先生成重要单词。实验结果表明,该方法生成的句子不仅具有方面级情感,在文本质量和多样性的评价指标上也有显著提高。 相似文献
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传统的文本分类方法大多数使用单一的分类器,而不同的分类器对分类任务的侧重点不同,就使得单一的分类方法有一定的局限性,同时每个特征提取方法对特征词的考虑角度不同。针对以上问题,提出了多类型分类器融合的文本分类方法。该模型使用了word2vec、主成分分析、潜在语义索引以及TFIDF特征提取方法作为多类型分类器融合的特征提取方法。并在多类型分类器加权投票方法中忽略了类别信息的问题,提出了类别加权的分类器权重计算方法。通过实验结果表明,多类型分类器融合方法在二元语料库、多元语料库以及特定语料库上都取得了很好的性能,类别加权的分类器权重计算方法比多类型分类器融合方法在分类性能方面提高了1.19%。 相似文献
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在无人机集群组网中,节点的高速移动会造成网络拓扑结构更新频繁,使网络管理变得更加复杂。分簇能够增大网络容量,实现空间资源的复用,是优化网络管理的有效手段之一。针对大规模、高速移动的环境进行了研究,提出了一种多参数加权分簇算法。该算法将最大速度相似度分簇算法中的分簇指标引入到加权分簇算法中,并且对链路保持率、节点度差、节点剩余能量进行改进,综合考虑这四种参数,通过加权组合的方式选举具有最大权重的网络节点作为簇头。仿真结果表明,该分簇算法不仅能够减少簇的数量和簇间切换率,提高分簇的稳定性,而且能够延长最小节点生存时间,改善网络的整体续航能力。 相似文献
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针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题,提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法。首先对最大偏差相似性准则算法进行修改,并提出使用预测日的负荷特征向量与最大偏差相似性准则算法聚类之后的类中心负荷特征的距离来确定预测日的相似日类别;然后将聚类后的相似日类别负荷数据作为BP网络的训练数据,输出预测日起始的连续三天96整点负荷值。实验表明,该方法提出的短期电力负荷预测方法在精度和网络训练时间上都有较大的提升,具有较高的有效性和实用性。 相似文献
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Cunzhao ShiAuthor Vitae Chunheng WangBaihua XiaoAuthor Vitae Song GaoAuthor VitaeJinlong HuAuthor Vitae 《Pattern recognition》2014
Detecting and recognizing text in natural images are quite challenging and have received much attention from the computer vision community in recent years. In this paper, we propose a robust end-to-end scene text recognition method, which utilizes tree-structured character models and normalized pictorial structured word models. For each category of characters, we build a part-based tree-structured model (TSM) so as to make use of the character-specific structure information as well as the local appearance information. The TSM could detect each part of the character and recognize the unique structure as well, seamlessly combining character detection and recognition together. As the TSMs could accurately detect characters from complex background, for text localization, we apply TSMs for all the characters on the coarse text detection regions to eliminate the false positives and search the possible missing characters as well. While for word recognition, we propose a normalized pictorial structure (PS) framework to deal with the bias caused by words of different lengths. Experimental results on a range of challenging public datasets (ICDAR 2003, ICDAR 2011, SVT) demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods both for text localization and word recognition. 相似文献
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Sabri A. Mahmoud Irfan Ahmad Wasfi G. Al-Khatib Mohammad Alshayeb Mohammad Tanvir Parvez Volker Märgner Gernot A. Fink 《Pattern recognition》2014
A comprehensive Arabic handwritten text database is an essential resource for Arabic handwritten text recognition research. This is especially true due to the lack of such database for Arabic handwritten text. In this paper, we report our comprehensive Arabic offline Handwritten Text database (KHATT) consisting of 1000 handwritten forms written by 1000 distinct writers from different countries. The forms were scanned at 200, 300, and 600 dpi resolutions. The database contains 2000 randomly selected paragraphs from 46 sources, 2000 minimal text paragraph covering all the shapes of Arabic characters, and optionally written paragraphs on open subjects. The 2000 random text paragraphs consist of 9327 lines. The database forms were randomly divided into 70%, 15%, and 15% sets for training, testing, and verification, respectively. This enables researchers to use the database and compare their results. A formal verification procedure is implemented to align the handwritten text with its ground truth at the form, paragraph and line levels. The verified ground truth database contains meta-data describing the written text at the page, paragraph, and line levels in text and XML formats. Tools to extract paragraphs from pages and segment paragraphs into lines are developed. In addition we are presenting our experimental results on the database using two classifiers, viz. Hidden Markov Models (HMM) and our novel syntactic classifier. 相似文献