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弹片是解决翼型流动分离的重要技术手段,合理的弹片参数对翼型表面压力分布尤为重要。基于数据驱动的深度学习方法与计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)相结合,可快速有效地完成对复杂流场特征的识别与提取。本文提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的翼型表面压力分布预测方法,通过提取流场的尾流速度、压力等流动特征构建翼型表面压力分布的预测模型。首先,通过数值模拟计算了8种不同抬起角度的NACA 0012弹片翼型的流场;其次,采用提取的流场数据建立CNN预测模型;最后,将预测值和CFD计算值进行对比。结果表明:基于CNN的预测模型对翼型表面压力系数分布有较高的预测精度,其中尾流速度模型在弹片抬起角度为15°时的预测均方根误差仅为0.1,说明尾流速度中包含丰富的流场信息。 相似文献
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B. E. Shi T. Roska L. O. Chua 《International Journal of Circuit Theory and Applications》1998,26(4):343-364
The cellular neural network is a locally interconnected neural network capable of high-speed computation when implemented in analog VLSI. This work describes a CNN algorithm for estimating the optical flow from an image sequence. The algorithm is based on the spatio-temporal filtering approach to image motion analysis and is shown to estimate the optical flow more accurately than a comparable approach proposed previously. Two innovative features of the algorithm are the exploitation of a biological model for hyperacuity and the development of a new class of spatio-temporal filter better suited for image motion analysis than the commonly used space–time Gabor filter. © 1998 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
206.
通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)处理轴承一维时域或频域信号,难以提取具有代表性的非线性特征信息,且易忽略低层次信息。针对这一问题,基于多尺度特征提取,引入一种特征注意力机制,提出一种基于卷积双向长短期记忆网络(MSAM CNN BiLSTM)的轴承剩余寿命预测方法。基于西安交通大学(Xi′an Jiao Tong University,XJTU)轴承数据集中的3组数据对MSAM CNN BiLSTM、LSTM、CNN LSTM和MSAM CNN LSTM 4种方法的预测误差进行对比分析。结果表明:MSAM CNN BiLSTM方法在3组数据集中的预测误差均小于其他3种方法,说明该模型能同时学习数据中的低层次与高层次信息,可有效提高轴承的剩余寿命预测精度。 相似文献
207.
为了提高短期风向的预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)的混合模型:EEMD-CNN-GRU.针对风向序列的随机性和不平稳性等特点,先利用EEMD将数据分解成多个分量;再运用CNN的局部连接和权值共享来提取分量中的潜在特征;最后,使用GRU对CNN所提取的潜在特征进一步构建特征,叠加各分量的预测值,得到最终预测结果.实验结果表明:相对于BP神经网络和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)等其他模型,本文所提出的预测方法取得了良好的性能. 相似文献
208.
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Internet data thefts, intrusions and DDoS attacks are some of the big concerns for the network security today. Detection of these anomalies, is gaining tremendous impetus with the development of machine learning and artificial intelligence. Even now researchers are shifting the base from machine learning to the deep neural architectures with auto-feature selection capabilities. We in this paper propose multiple deep neural network architectures which can select, co-learn and teach the gradients of the neural network by itself with no human intervention. This is what we call as meta-learning. The models are configured in both many to one and many to many design architectures. We combine long short-term memory (LSTM), bi-directional long short-term memory (BiLSTM), convolutional neural network (CNN) layers along with attention mechanism to achieve the higher accuracy values among all the available deep learning model architectures. LSTMs overcomes the vanishing and exploding gradient problem of RNN and attention mechanism mimics the human cognitive attention that screens the network flow to obtain the key features for network traffic classification. In addition, we also add multiple convolutional layers to get the key features for network traffic classification. We get the time series analysis of the traffic done for the possibility of a DDoS attack without using any feature selection techniques and without balancing the dataset. The performance analysis is done based on confusion matrix scores, that is, accuracy, false alarm rate (FAR), sensitivity, specificity, false-positive rate (FPR), F1 score, area under curve (AUC) analysis and loss functions on well-known public benchmark KDD Cup'99 data set. The results of our experiments reveal that our models outperform existing techniques, showing their superiority in performance. 相似文献
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