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1.
针对车道变换意图识别中数据源单一,传统序列模型难以捕获长序列范围内换道意图且存在长期依赖问题,提出一种结合时间信息加权指数损失函数的长短时记忆(long short-term memory,LSTM)车辆换道意图识别模型.首先,利用驾驶模拟舱、眼动仪进行高速公路驾驶实验,采集车辆运行数据和驾驶员眼动数据;然后,基于LSTM结构单元构建高速公路环境下车辆换道意图识别模型,提出基于时间信息加权的指数损失函数对模型权重进行优化;最后,利用车辆运行数据和驾驶员眼动数据对所提模型加以验证并与其他模型进行对比,所提模型换道识别的准确率为91.33%,宏平均精确率为89.04%,宏平均召回率为92.84%,宏平均F1值为90.33%.结果表明,长短时记忆网络对于长序列换道意图识别过程具有较好的分辨能力,提出的损失函数对模型权重优化具有良好的效果. 相似文献
2.
林春莺 《集美大学学报(自然科学版)》2021,26(6):569-576
针对传统的CDN流量调度系统大多采用启发式方法或规划方法,存在维护成本高,实时性不足等缺点,提出一种基于深度强化学习的CDN流量调度系统设计框架。该框架基于马尔科夫链设计了故障告警网络来触发调度,建立了基于stacking模型的质量评估奖励函数,并在此基础上对流量调度进行定义和建模,构建了基于DQN的深度强化学习模型。最后,通过仿真实验验证了该调度框架的有效性。 相似文献
3.
民用无人机交通管理是无人机运行管理的核心。目前无人机交通管理的研究大都处于针对单一运行场景的策略制定和相关支撑技术方案的探讨和论证阶段,没有系统揭示无人机交通管理体系全貌和技术发展趋势。在分析国外民用无人机交通管理现状的基础上,设计了面向全谱系运行场景的民用无人机交通管理体系架构,涵盖典型运行场景、管理策略、运行生态。为支持无人机交通管理体系的实施,围绕无人机空域精细化管理、无人机运行安全与间隔管理、无人机交通引导与控制、无人机智能化设施规划与应用提出了11项关键技术,并分析了技术发展现状,总结了技术发展方向。研究结果表明:民用无人机交通管理应采用面向场景基于风险的分级分类管理策略,适应无人机运行生态的可持续发展需要;交通管理关键技术研究需考虑多场景、多类型、多阶段、交互性、大规模、高自主等因素,以安全、高效融入国家空域系统。 相似文献
4.
城市中心区停车问题与交通拥堵问题密切相关,也与停车换乘(P+R)问题相关,交通流、路边停车和P+R需要统一模型研究。为此,建立考虑交通流的城市中心路内停车与P+R的动态优化模型。短期最优流率模型考虑到路内停车位会减少正常行驶车辆的道路空间,而且巡航停车会和其它车辆产生拥堵,为此,需要加快路内停车周转率,将路内停车资源与交通流协同管理。短期停车容量模型利用Stackelberg博弈:在政府追求社会总成本最小和私人运营商追求利润最大的基础上,出行者追求用户出行成本最小。研究表明,在需求固定的情况下,随着车辆停放时间的增加,路内停车费与P+R停车费都在不断下降,路内停车容量在不断减少,而P+R停车容量不断增加,说明如果选择短时停车或者临时停车,可以选择路内停车;而如果选择长时间停车,可以选择P+R停车。在需求远大于供给时,路内停车将演化为车道控制。 相似文献
5.
针对多智能体系统对移动放射性辐射源的环绕跟踪问题进行了研究,利用一种全新的方法,证出多智能体系统在有限时间内对移动放射性辐射源群组进行环绕跟踪。通过设计三个不同的分布式估算器分别对辐射源的几何中心、环绕半径以及极角进行估计,最后将得到的估计值为环绕智能体设计分布式控制协议,使得智能体在有限时间内能够将所有辐射源包围在环绕圈内,并实现均匀分布。最后,通过MATLAB仿真验证了控制方案的有效性。 相似文献
6.
为了解决驾驶员在草原公路交叉口路段因交通标志信息量过低引起的行车警觉度降低的问题,利用交通标志信息量化模型,建立6个不同信息量水平的室内模拟驾驶实验,驾驶员分别以车速为60km/h、80km/h和100km/h行车,基于脑电信号检测行车警觉度的技术,选取脑电指标β、(α+θ)/β、α/β作为驾驶警觉度评价指标,定量分析不同信息量水平和车速下的3种脑电指标节律值变化,采用非线性曲线拟合法,探究信息量和车速对驾驶警觉度的显著性,根据NASA-TLX驾驶负荷量表对模拟实验分析的结论进行验证。结果表明,交通标志信息量和车速存在交互作用,对行车警觉度均有显著影响,在草原公路交叉口处的适宜交通标志信息量为J4水平(范围为30-40bits),行车速度为60km/h时,驾驶员3种脑电指标数据表现最佳,且指标β、(α+θ)/β、α/β在车速为60km/h下的拟合度分别为0.947、0.844、0.861,NASA-TLX驾驶负荷量表六个维度的评分均在J4水平最低,与实验数据分析结论一致。 相似文献
7.
2020年,国内外在深海装备研发领域取得显著的进展。围绕载人/无人潜水器的研发,重点介绍了2020年国际和国内的研究热点和亮点工作,分析了中国海洋技术所处的国际地位,并对中国深海潜水器领域未来的发展方向提出了建议。 相似文献
8.
为缓解因城市某些地区、某些时间段停车供需不平衡的问题,将居住区内空闲车位进行共享的解决方法已引起多方的关注。在居住区实施共享停车时,需考虑车位提供者与社会停车用户的时空冲突问题。本文首先基于实际停车行为数据,假设车位提供者返回过程呈非齐次泊松过程;其次,以居住区共享停车为运营场景,居住区停车场车位共享率和管理者收益最大化为目标,构建了相应的数学优化模型;最后,设计了粒子群求解算法,通过数值实验,分析该场景下的最优运营策略。结果表明:(1)社会停车用户的最大离开速率在其占车位总数的四分之一左右时,管理者总收益最大;(2)随着车位提供者车位返回速率突变时间的改变,要使得总收益及车位共享率最优,第一阶段变更共享策略时间设置在车位提供者返回速率突变时间前三十分钟内,第二阶段变更共享策略时间应设置在车位提供者返回速率突变时间后一小时五十分钟以内为宜。 相似文献
9.
目前在构建虚拟网络时, 为满足用户动态变化的带宽需求, 虚拟网络控制平台通常把虚拟链路带宽设置为流量最大值, 一定程度上造成了资源浪费。针对这一问题, 提出一种基于混合流量预测的虚拟网络拓扑重构方法, 利用基于参数优化选择的混合流量预测算法对下一周期的网络流量进行预测, 根据流量预测结果进行拓扑重构, 在避免出现乒乓效应的同时节省更多带宽资源。为了提高流量预测算法的精度与效率, 首先采用小波分解方法将流量数据分解为高频的细节时间序列和低频的近似时间序列, 然后利用基于粒子群优化的相空间重构方法, 对该时间序列进行特征提取构建训练样本。之后分别采用混沌模型对细节时间序列进行训练预测, 采用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络对近似时间序列进行训练预测。仿真结果表明, 所提的流量预测算法在保证预测精度的同时, 运行时间更短, 预测效率更高, 进而保证了拓扑重构方法可以节省更多的带宽资源。 相似文献
10.
【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm2样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。 相似文献