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1.
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   
2.
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   
3.
葛啸慈  石超峰  庞利 《科学技术与工程》2021,21(30):13163-13169
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   
4.
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   
5.
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   
6.
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   
7.
针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。  相似文献   
8.
面向建筑健康监测的无人机自主巡检与裂缝识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
面向建筑健康的高时效监测需求,为提升表面病害视觉检测的自动化水平,提出了场景信息引导的无人机自主巡检任务规划方法。利用场景先验信息,针对建筑结构特征,设计了平行观测和包络观测两种观测模式,实现了狭窄空间中独栋建筑的全覆盖避障巡检,获取了毫米级分辨率的整体建筑观测影像,并对巡检质量的整体评估提出了有效的量化指标。将建筑立面划分为3 720个子区域,利用深度残差网络开展了裂缝识别分类。错分13个子区域,漏分14个子区域,裂缝识别精度高。将裂缝骨架线映射到建筑三维模型,为裂缝形态与建筑整体的一体化表达提供了数据支撑。该研究将高精度三维重建与表面病害识别相结合,为建筑健康一体化监测提供了有效的观测分析手段。  相似文献   
9.
为解决繁忙终端区运行效率低、飞行冲突严重、管制员工作负荷大、通信频道拥堵等问题,提出了一种基于点融合技术的进场航班流排序方法.通过细化基于点融合的进场航班排序过程,分析了基于点融合程序的空中交通管制工作流程;基于雷达管制模拟机设计并验证了点融合程序应用于中国西南某机场终端区的可行性.结果 表明:点融合程序能解决终端区大流量情况下的进场航班排序问题,相比于现行程序而言,雷达引导、高度速度调整指令次数均有不同程度的减少,有效降低了管制员和飞行员工作负荷,改善了陆空通话拥挤现状.同时,进场航班间的飞行间隔更均匀、有序,进场时间和间隔均有一定程度的减小,终端区空域容量和运行效率显著提升,能有效缓解航班延误.  相似文献   
10.
针对粤港澳大湾区机场群空域资源紧张问题,通过建立粤港澳大湾区机场群的航线网络模型,运用复杂网络分析方法,计算出航线网络模型的各种统计指标,对机场以及机场群的航线网络进行分析研究。结果表明:广州白云机场和香港国际机场在粤港澳大湾区机场群内地位逐渐突出;机场群向外辐射的国内航线网络存在区域性分布不均;机场群的国内航线网络具有小世界特性以及无标度特性等。  相似文献   
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