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1.
近年来,研究发现中子星的转动惯量I和四极矩Q存在着一个关系式,即I-Q关系.而且,该关系式不依赖于中子星内部的物态方程,与引力理论相关.因此,对该关系式的研究可用来检验引力理论.de Rham-GabadadzeTolley(dRGT)massive gravity是一种自洽的引力子静止质量不为零的修正引力理论,是目前国际引力理论研究的热点.本论文主要基于该修正引力理论,在慢速旋转近似下,利用多方指数n=0的物态方程,计算了dRGT massive gravity中牛顿极限下的I-Q关系.我们将dRGT massive gravity与爱因斯坦引力中的I-Q关系进行比较,发现引力子质量不会影响I与Q的平方之间无量纲化后的正比关系,但会改变其比例系数. 相似文献
2.
无人机拍摄的图像具有分辨率高、视野大以及目标小的特点,而现有的目标检测方法对小目标特征的提取能力不足。为此,首先采用以中心点表示目标的检测网络CenterNet,引入可变形双重注意力机制,以提高对小目标的特征表达能力;然后针对原始非极大值抑制难以处理嵌套型冗余框的问题,在冗余检测剔除过程中提出了广义非极大值抑制方法;最后引入LegoNet卷积单元,减少了卷积参数,实现了精度与速度的平衡。实验主要采用的验证数据集为VisDrone2019和UAV_OUC,UAV_OUC数据集相比于VisDrone2019,其图片具有更高的分辨率。相比于CenterNet,所提出的方法在数据集UAV_OUC和VisDrone2019上的检测精度大约分别提高了10%和2%。 相似文献
3.
为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.0809km2。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。 相似文献
4.
目的 使用地面三维点云数据,提出一种单株树木三维网格模型重建方法,为精准获取测树因子提供技术支撑。 方法 对获取的点云进行预处理,使用k-d树构建近邻关系图,用Dijkstra算法求算出子图的根。检测出有效路径后,使用探测半径计算关键路径。计算树枝骨架,然后对初始骨架进行Bezier曲线半径平滑,得到平滑的骨架,再将骨架连接,使用半径平滑和圆柱拟合减少点云密度小造成的拟合不足的情况,能够最大限度保留树枝的细节。结果 使用3株落叶松点云数据构建了树枝树干表面网格模型,重建了树木三维结构。将树干、树枝的三维网格模型与点云匹配后,效果较好;所构建的模型能够进行细小枝条的重建,而不是模拟细枝,通过观察重建结果,一级枝的重建效果非常好,大的二级枝也能得到很好的展示;整套算法计算快速,计算时间与枝条的复杂程度、连接关系有关。结论 基于关键路径探测的方法能够很好地构建树木的三维网格模型,可以用于单株树木测树因子的精确提取。 相似文献
5.
当环路热管所承受的瞬时热负载过大或蒸发器局部过热时,会出现失效现象。为使失效后的环路热管快速恢复正常工作状态,通过实验研究了两种环路热管失效后再启动方法的可行性以及影响环路热管再启动速度的因素。实验发现,在环路热管失效后的恢复过程中选择适当时机加热蒸发器,可使环路热管重新启动并缩短恢复时间;重力与加热功率是影响再启动速度的关键因素。加热功率较小时,重力辅助下的环路热管再启动速度明显快于逆重力状态下的环路热管;随着加热功率的提升,重力因素对环路热管再启动速度的影响逐渐减弱。环路热管失效后不切断热负载,通过抬高冷凝器的方式也可使环路热管停止失效,但此方法会导致环路热管出现逆流现象,因此不具备可行性。 相似文献
6.
针对轴承振动信号的不确定性和非平稳性以及BP神经网络学习算法收敛速度慢、稳定性差等问题,提出了基于云模型和集成极限学习机的滚动轴承故障模式识别方法.将经预处理之后的信号进行云化,产生滚动轴承在不同状态下的信号云;提取出决定信号云分布的期望、熵和超熵三个参数作为表征轴承状态的特征量并依此构造出原始的轴承状态数据集;再将故障特征数据集经归一化处理后送入集成极限学习机进行识别.研究结果表明:云-集成极限学习机方法可以有效地实现轴承故障模式识别,与传统神经网络识别方法相比,该方法拥有更高的识别准确率和稳定性,并且集成极限学习机在抗噪性方面有较好的表现. 相似文献
7.
根据中小企业信息服务平台建设需求, 解决传统中小企业信息系统竖井式部署带来的管理分散、 资源利用率低等问题, 提出中小企业服务平台的整体框架,
并基于 OpenStack 开源云框架对中小企业云平台进行实验部署, 最后对中小企业服务云平台的高可用性技术进行初探。 结果表明,
基于基础资源层、 数据中台层、 业务中台层和应用层等 4 层的平台框架, 解决了传统信息系统竖井方式部署产生的信息孤岛问题, 基于
OpenStack框架搭建的原型系统验证了OpenStack 较适合于建设中小企业私有云平台。 相似文献
8.
在点云的处理过程中,许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系,导致大量空间几何信息丢失。针对该问题,提出了一个强化局部特征的网络,用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码;通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数,结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验,结果表明:该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。 相似文献
9.
为保证隧道的安全施工及运营,及时掌握隧道变形情况尤为重要.针对传统隧道监控量测方法中存在的测量效率低、精度有限以及需布置监控量测点等问题,引入三维激光扫描技术采集隧道全断面三维数据,通过色谱分析法对整体变形进行定性分析,更加直观、自动化地获取各部位变形情况,同时自动处理算法对重点区域进行平面特征拟合获取其形心坐标,通过分析形心位置变化情况定量获取隧道内部变形情况,且变形量测精度达到相关规程要求,同时通过与隧道设计BIM(building information modeling)模型的对比,快速检测施工质量及偏差,研究成果具有重要理论意义及实际价值. 相似文献
10.
随着三维点云数据模型在三维建模、测绘、智能城市以及机器视觉等领域的应用,点云数据处理也成为一个研究热点。点云分割就是将三维空间中点云通过一系列算法,将散乱的点云数据划分成更为连贯的子集的过程,可以为后续的数据分析提供数据基础。针对随机抽样一致算法(random sample consensus, RANSAC)对杂乱、无规则点云数据分割效果不佳的问题,提出一种改进的RANSAC点云分割算法。该算法通过构建Kd(K-dimensional)树,利用半径空间密度重新定义初始点的选取方式,进行多次迭代来剔除无特征点,在实现点云分割的同时可以有效去除噪声点;此外,该算法重新设定判断准则,优化面片合并,可以实现点云的精确分割。实验通过对散乱点云数据进行分割,结果表明该改进RANSAC算法的点云特征提取数据量较大,面片分割的准确性较高,是一种有效的点云分割算法。 相似文献