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1.
2.
在实际的自动人脸识别系统中,输入的识别图像往往在表情、分辨率大小以及姿态方面呈现出多种变化。现在很多方法尝试通过线性或局部线性的映射来寻找由这些变化共享的统一的特征空间。利用由受限玻尔兹曼机(RBM)堆叠成的深度神经网络来发掘这些变化内在的非线性表达。深度网络能够学习高维数据到低维数据的映射关系,并且有助于提高图像分类和识别的性能。同时,为了实现在一个统一的深度框架下同时进行特征提取和识别,在网络的顶层增加了一个监督的回归层。在预训练阶段,通过训练集中不同姿态、不同表情以及不同分辨率的图像对网络进行初始化。在微调阶段,通过网络的输出与标签之间的差 并利用标准反向传播的方法 对模型的参数空间进行调整。在测试阶段,从测试库中随机选择一幅图像,获得统一空间下的特征向量。通过与参考图像库中的所有特征向量进行对比,利用最近邻域的方法识别人脸身份。在具有丰富表情以及大姿态变化的CMU-PIE人脸数据库上进行了全面的实验,结果表明,提出的方法取得了比最新的局域线性映射(或局部线性)的人脸识别方法更高的识别率。 相似文献
3.
检测故障是繁琐而耗时的,为了提高传统软件故障定位方法的效率以及精确度,提出了一种基于频谱的故障定位新方法;充分利用了失败的测试用例与故障之间的关系,通过使用频谱增强的方式,采取逻辑与运算的关键技术和方法,对失败的测试用例进行精简,优化失败测试用例中的频谱信息,从而得到频谱增强后的测试用例,克服了冗余测试用例对定位效果的消极影响,再根据新的频谱信息计算可疑度值,最后生成优化后的可疑度排序列表;首次将频谱增强的方法同时运用到单故障与多故障程序场景中,在包含植入故障的西门子程序和真实故障的Defects4j程序中,经实验检测证明本研究方法能够显著减少代码检查的范围,尤其是在高性能范围内(EXAM5%),并且仅通过检查Top-1至少能有效地定位超过原有约20%的故障,结果表明基于频谱增强的故障定位方法有效提升了检测率,可以更好地帮助程序员精准定位故障位置。 相似文献
4.
5.
6.
7.
引入统计先验的人脸图像恢复 总被引:1,自引:0,他引:1
将人脸形状和纹理的统计先验作为约束,引入经典正则化图像恢复算法框架,并给出迭代求解算法;同时,定义了反映图像模糊程度的边缘活动度,并在迭代的每一步中计算图像的边缘活动度,以确定在迭代求解过程中人脸先验对解进行约束的程度.由于人脸统计先验的约束以及引入边缘活动度来指导迭代求解过程,避免了由经典恢复算法得到的结果中会出现的振铃波纹.对实验结果的分析和主观感受表明:文中算法在恢复质量和抗噪能力方面均取得令人满意的结果. 相似文献
8.
9.
某水库经多年运行,淤积严重,不能满足防洪要求,因此对水库土坝进行了加高加固。以加高后的大坝为研究对象,对大坝运行期渗流场、位移场进行了仿真计算。加固完成后,坝体最大沉降为1.51 m,位于高程1 625.88 m处,距坝顶中部下游0.46 m;坝顶沉降量为3.9 cm,与填筑坝高比值0.3%,小于1%,坝料填筑标准合理;在正常蓄水位运行条件下,坝体上游侧的极限稳定安全系数为1.677,坝体上游侧的坝坡极限安全系数为0.790,坝体下游侧安全系数小于规范规定值。因坝体加固工程已经结束,建议水库在蓄水位以下运行,并加强坝体渗流情况的实时监测。 相似文献
10.
基于双向非线性学习的轨迹跟踪和识别 总被引:1,自引:0,他引:1
目标的运动轨迹是跟踪和识别目标行为的重要特征之一,在视觉跟踪等领域得到了广泛的应用.然而,由于轨迹数据具有高维和非线性等特点,因而直接建模目标的运动轨迹比较困难.为此,引入一种称为自编码(autoencoder)的双向深层神经网络,并结合粒子滤波提出一种轨迹跟踪识别算法.首先,自编码网络按照一定的学习规则将高维轨迹嵌人到二维平面上,通过该网络的逆向映射得到轨迹的生成模型,由轨迹生成模型可得到一系列可行性轨迹.跟踪过程中,每时刻粒子滤波器的粒子便从这些可行性轨迹中进行抽样,并利用颜色似然函数对抽取的粒子进行加权以及再抽样从而实现对目标状态的估计,最后在二维平面中利用"最小距离分类器"对跟踪轨迹进行识别.特别地,自编码网络提供了高维轨迹空间和低维嵌套结构的双向映射,有效解决了大多数非线性降维方法(例如局部线性嵌入算法(LLE)和等度规映射(ISOMAP))所不具备的逆向映射问题.跟踪和识别手写数字实验表明所提出的方法能在复杂背景下精确跟踪目标并正确识别目标轨迹. 相似文献