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排序方式: 共有2548条查询结果,搜索用时 15 毫秒
81.
提出了一种基于文本、语义和特征块匹配相结合的综合图像检索方法.首先,将图像入库时进行人工标注;然后运用SVM机器学习框架,建立先验知识库,提取图像的语义特征;然后利用Harris算子检测出图像的特征点,进一步统计出两个图像中匹配的特征块数目,计算图像间的相似距离.实验结果表明,这种综合检索方法能更全面、更精确地描述了图... 相似文献
82.
求解单圈多部图的匹配算法 总被引:4,自引:0,他引:4
给出了一个多部图及其匹配问题的定义,提出了求解单圈多部图匹配问题的一个算法。该算法提出多部图顶点间的可达性定义,并使用试探与缩小规模相结合的方法以及求二部图的最大匹配算法,求解单圈多部图的最大匹配问题。经过验证,算法的效率比较高。 相似文献
83.
基于实时视频图像序列的运动矢量分布特性,本文提出了一种新型的混合模式运动估计搜索(MPS)策略。该算法根据给定的搜索距确定相应的搜索模式,使用中途停止技术快速的给出运动矢量。相比现有各种搜索算法,MPS搜索策略能够同时满足图像序列中的高速运动与慢速运动的搜索。仿真试验表明,本文搜索策略不仅在搜索速度上比现有MPEG-4校验模型的DS算法更加快速,并且具有更小的运动补偿误差以及更加真实的运动矢量场。 相似文献
84.
首先利用权函数方法,考虑如何确定搭配参数,使具有非齐次核G(xλ1 yλ2)(λ1λ2>0)的Hilbert型积分不等式具有最佳常数因子;其次给出最佳搭配参数的充分必要条件及快速判定最佳常数因子的判别式;最后讨论最佳搭配参数在积分算子理论中的应用. 相似文献
85.
为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。 相似文献
86.
外界环境的语义感知和自身位置的准确估计是移动机器人自主导航和作业的关键。提出了一种基于单目相机的语义SLAM(simultaneous localization and mapping)方法,在轨迹估计的同时完成三维目标检测。提取物体自身语义、尺寸、颜色分布及其邻域拓扑结构等多元信息作为描述子,实现帧间物体的准确关联。在后端对相机位姿、地图点和物体路标进行联合优化,并自适应调整代价函数中各误差项的权重系数,以提高各状态变量的估计精度和鲁棒性。实验结果表明,所提出的算法在地图构建方面具有较高的精度。 相似文献
87.
针对双目视觉测距中测量误差大、图像信息单一、实时性差等问题,提出一种基于ORB(oriented fast and rotated brief)特征的双目测距方法。对视频帧进行中值滤波处理,提取图像ORB特征,通过实验选出匹配效果最好的汉明距离。对筛选后的匹配点进行RANSAC(random sample consensus)模型估计,去除误匹配,分析视差和真实距离的模型关系,构建最优的测距模型并在实验平台上进行验证。结果表明:所提方法比其他双目测距方法具有测距精确、运行速度快、鲁棒性强的优势,能够实时显示图中特征的距离信息。 相似文献
88.
可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)在无线通信系统中能够提高信道性能。为了降低传统波束成形方案中功率分配的复杂度,结合毫米波(millimeter wave, mmWave)特点建立信道模型,提出一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和统一信道分解(uniform channel decomposition, UCD)的RIS辅助mmWave多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统混合波束成形设计方案。利用视距(line of sight, LoS)信道的到达角(angle of arrival, AoA)和离开角(angle of departure, AoD)设计了RIS的反射矩阵。该方法不需要复杂的功率分配,能够使得多个并行数据流具有相同的信道增益。仿真结果表明,该混合波束成形方案具有更好的误比特率(bit error rate, BER)性能及频谱效率。 相似文献
89.
90.
一种计算冲压零件轮廓相似度的快速算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为了适应网络应用对轮廓相似度计算在速度和数据传输量方面的要求,文中提出了一种非离散的快速算法,该算法采用直线和圆弧来表达轮廓曲线.在对图形进行范化处理后,将待匹配轮廓按照一定步距进行旋转.然后依次以待匹配轮廓或目标轮廓作为模板,计算模板的所有顶点与其在另一个轮廓中对应点的距离平方的平均值.在所有角度中,平均值之和的最小值即为两个轮廓的匹配度.该算法同时适用于凸多边形和凹多边形,并具有较好的区分度和匹配准确性.和以往的离散方式相比,该算法减少了需要传递的数据量.提高了运算速度. 相似文献