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11.
为了降低网络能耗,实现5G绿色蜂窝网络,考虑电力能源和绿色能源同时供电的混合能源供应的超密集异构网络模型.为了更准确地模拟密集部署下基站与用户之间的信道衰落,采用5G中的双斜率路径损耗模型对大尺度信道衰落进行建模,并在此模型下提出一种改进的基于绿色能源感知的自适应用户关联算法.该算法为基站设置优先级和权重因子,用户根据基站的优先级和权重因子自适应地调整自身的关联策略,并结合资源分配完成用户关联过程.仿真结果验证了所提算法在能耗和能效方面的优越性. 相似文献
12.
针对超密集部署时小小区用户之间在资源复用模式下将产生强烈干扰的情况,提出采用双向干扰图的方法建立小小区用户间的干扰模型,并在此基础上设计了基于势博弈的资源分配算法.为减小资源分配过程中的计算开销,同时进一步抑制干扰,提出了资源分配效用矩阵和效用值更新方法,在算法执行过程中对资源块状态进行分类,减少小小区用户在博弈策略空间中的尝试次数.仿真结果表明:与原博弈算法相比,提出的算法在保证蜂窝用户服务质量的条件下,进一步提高了系统容量,同时明显提升了边缘用户可获取的速率,大幅降低了计算复杂度. 相似文献
13.
超分辨率重建技术可以提高图像质量,使原图像具有更丰富的细节信息。针对现有的超分辨率重建算法存在提取特征单一、不利于对图像信息进一步提取的问题,提出了一种基于多尺度特征融合的超分辨率重建算法。采用多特征提取模块获取更多浅层信息,并在网络中添加密集连接结构,增强特征的传播,减少相关参数计算,减轻梯度消失问题。在Set5和Set14基准数据集上进行了测试,并在电力巡检数据集上进一步验证了算法的有效性。与主流的超分辨率重建方法进行了对比,实验结果表明,该方法生成的图像有更加丰富的细节信息,能够有效地改善图像质量,峰值信噪比与结构相似度值较其他主流算法均有一定的提高。 相似文献
14.
针对现有的全卷积网络处理脑肿瘤分割任务时网络参数量大、计算困难的问题,提出了一种结合随机森林(Random Forests,RF)和密集连接网络(DenseNet)的方法.方法分为粗分割和精细分割两部分.粗分割在下采样的脑磁共振图像(MRI)上用增强RF初步分割出肿瘤.精细分割依据粗分割得到原始MRI的感兴趣区域,用改... 相似文献
15.
针对基于图像的疲劳裂纹检测方法精度受焊缝、涂层等复杂背景因素影响较大的问题,提出了一种基于深度学习的空洞金字塔注意力网络(APA-Net)模型用于疲劳裂纹分割.在传统编解码网络的基础上引入预训练ResNet34模型、密集空洞卷积(DAC)模块、尺度感知金字塔融合(SAPF)模块和注意力门控(AG)机制,极大地提升了模型提取多尺度上下文信息的能力.通过图像裁剪制作了包含多种干扰因素的钢箱梁疲劳裂纹分割数据集,然后利用该数据集对APA-Net,FCN,U-Net,Attention U-Net,U-Net++和CE-Net等经典网络进行测试,结果表明:所提出的APA-Net在复杂背景干扰下对钢箱梁表面图像中的疲劳裂纹提取能力最佳,分割结果的平均交并比达72.2%,比其他经典网络中表现最优的CE-Net的平均交并比提高了约4%.最后通过消融实验讨论了所提模块对裂纹分割精度的影响. 相似文献
16.
针对目前超密集异构网络数据存储方法存储速率过慢,导致存储量较小,难以满足人们的要求,提出了基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储方法。构建基于移动边缘的网络结构模式,采用网络结构层次分析法,对超密集异构网络建立相应的选择层次模型,并根据网络数据收集和处理将其分类为数据收集网络和数据处理网络,最后,利用移动边缘计算技术,将写入的网络数据下沉到网络边缘,实现超密集异构网络数据的持久存储。实验结果表明,基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储方法能有效提高存储速率,扩大存储量。 相似文献
17.
18.
基于课题组前期对SFRSCC在密集配筋下工作性能的研究结果,进一步对3种SFRSCC的力学性能和弯曲韧性进行实验研究.结果表明:相比SCC, MSFSCC1、MSFSCC2和HSFSCC抗压强度分别提高了3.64%、1.82%和9.09%,劈裂抗拉强度分别提高了8.64%、8.64%和3.14%,抗折强度分别提高了28.08%、25.27%和44.06%;MSFSCC2荷载-挠度曲线的饱满程度较好,其弯曲韧性指数、等效弯曲强度和弯曲韧性比最大,增韧效果最明显. 相似文献
19.
20.
随着国家不断调整原油、成品油价格和煤炭、电力等相关政策,使能源价格进一步放开,我国的油电煤价格上涨已是不争的事实,因此,廉价的太阳能将面临更加广阔的发展机会;城市的人口密集、生活能源消耗比例较大,开发拓展城市太阳能市场潜力巨大,研发适合城市需要、满足房产商要求的太阳能产品, 相似文献