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基于5G和无人机智能组网的应急通信技术 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有应急通信系统面临的低速率、高时延、带宽不足和互联互通性差等问题,提出了一种基于5G和无人机智能组网的应急通信系统技术路线,并对其中部分关键技术进行了剖析,以期为提升救援力量在受灾地域的应急通信保障能力提供重要支撑。通过理论分析可知,该技术路线能够实现目标区域内无人机编队的智能组网和部署、5G信号的覆盖和5G通信的联通,拓展5G网络的覆盖范围,可在通信基础设施损毁的环境下实现用户终端之间以及用户终端与应急指挥中心之间的互联互通,具有一定的应用前景。 相似文献
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针对无人机航拍场景下的实时目标检测任务,以YOLOv5为基础进行改进,给出了一种轻量化的目标检测网络YOLOv5-tiny.通过将原CSPDarknet53骨干网络替换为MobileNetv3,减小了网络模型的参数量,有效提高了检测速度,并进一步通过引入CBAM注意力模块和SiLU激活函数,改善了因网络简化后导致的检测精度下降问题.结合航拍任务数据集VisDrone的特性,优化了先验框尺寸,使用了Mosaic,高斯模糊等数据增强方法,进一步提高了检测效果.与YOLOv5-large网络相比,以降低17.4%的mAP为代价,换取148%的检测效率(FPS)提升,且与YOLOv5s相比,在检测效果略优的情况下,网络规模仅为其60%. 相似文献
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A remotely operated underwater vehicle (ROV) is a tethered underwater mobile device that can conduct a bathymetric survey cost-efficiently. Assessment of the utility of ROV-based bathymetric surveys in flood inundation mapping remains limited. This study aims to examine the utility of ROV-based bathymetric surveys in high-resolution flood inundation mapping for a hypothetical case study of the Lake Tuscaloosa Dam breach in the state of Alabama, USA. This study conducted the sensitivity test of flood inundation mapping to the river channel depth (ROV-based vs. digital elevation model [DEM]-based) and initial flow condition (e.g., wet vs. dry), via six different simulations of the parallelized diffusion hydrodynamic model (pDHM). This study found that the ROV-based pDHM runs had higher maximum water depths over the flood-inundated areas, ranging from +73% to +166% of the simulated depths of the DEM-based pDHM runs. However, the impact of initial streamflow condition on the maximum depths was limited. This study also found that the pDHM runs with a dry initial flow condition delayed the time to reach the maximum depth after the dam breach by 2 h relative to the pDHM runs with a wet initial streamflow condition. This study suggests that ROV-based bathymetry surveys improve flood inundation mapping by emphasizing the influence of river channel depth, initial streamflow conditions, and bathymetry, thereby bolstering community resilience to a potential human-made hazard such as dam failure. 相似文献
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针对反制无人机识别系统在公共场所内部复杂背景下的无人机识别问题,该文研究了一种基于仿斑马鱼模板匹配视觉识别和仿鹰眼视觉注意的目标识别方法,通过建立不同姿态的无人机模板数据库,采用仿鹰眼视觉搜索机制,结合尺度不变特征变换,将姿态模板图像与目标进行匹配,获得粗略的目标区域。然后计算模板姿态与目标姿态的Hausdorff距离,比较目标姿态相似性,获得最相似姿态。采用仿鹰眼视觉注意机制对遮挡图像进行处理,提高目标识别的显著性。实验结果表明,该方法能够在不同复杂背景下实现无人机的准确识别,与光谱残差的显著性目标识别方法相比,平均运行时间提高23.5%,与差异哈希算法相比,具有更高的结构相似性指数。 相似文献
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为了解决无人机飞行控制系统存在的平稳控制响应慢、自适应能力差,抗干扰能力弱的问题,本文分析了无人机飞行控制系统的原理,建立了无人机飞行控制模型,在串级模糊PID控制的条件下,利用粒子群优化算法的迭代寻优能力,实时确定模糊控制中的量化因子、比例因子以及初始PID参数,通过模糊控制在线调整PID参数,使平稳控制中的参数时刻保持最优化,设计了一种基于粒子群优化的串级模糊PID的飞行控制系统。实验结果表明:当量化因子e、ec的值分别为3、0.75,比例因子k1、k2、k3的值分别为0.5、2、0.5时,系统稳定性达到最优。相比于串级PID控制与串级模糊PID控制,通过粒子群优化后的控制系统具有更优的控制精度和稳定性,能较好地提高系统的性能指标,满足快速高效调平的飞行要求。 相似文献
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The response of honey bee (Apis mellifera L.) drones to queen pheromone(s) (either natural from a mated queen, or synthetic from a lure) was recorded using an X-band, ground-based radar. The distribution of drones (insect targets on the radar screen) changed from a scattered distribution to a line concentration (downwind) when the pheromone was released. Displacement within the line concentration was toward the pheromone. This response was seen as far as 800±15 m downwind from a lure with 10 mg of synthetic 9-oxodec-trans-2-enoic acid (9-ODA) and as far as 420±15 m from a mated queen. These studies demonstrate that queen pheromone can be detected by drones at much greater distances than previously believed and illustrate how X-band radar may be used to establish the distances at which insects of similar or larger size respond to pheromones.Mention of a commercial or proprietary product does not constitute an endorsement by the USDA. 相似文献
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文章介绍了植保无人机的基本概念及其优、劣势,分析其发展现状及应用前景,最后就植保无人机的应用推广提出几点建议。 相似文献