全文获取类型
收费全文 | 13705篇 |
免费 | 546篇 |
国内免费 | 963篇 |
专业分类
系统科学 | 1460篇 |
丛书文集 | 481篇 |
教育与普及 | 111篇 |
理论与方法论 | 21篇 |
现状及发展 | 91篇 |
综合类 | 13050篇 |
出版年
2024年 | 187篇 |
2023年 | 657篇 |
2022年 | 703篇 |
2021年 | 804篇 |
2020年 | 520篇 |
2019年 | 450篇 |
2018年 | 172篇 |
2017年 | 196篇 |
2016年 | 205篇 |
2015年 | 236篇 |
2014年 | 427篇 |
2013年 | 468篇 |
2012年 | 527篇 |
2011年 | 579篇 |
2010年 | 667篇 |
2009年 | 783篇 |
2008年 | 856篇 |
2007年 | 839篇 |
2006年 | 711篇 |
2005年 | 684篇 |
2004年 | 632篇 |
2003年 | 544篇 |
2002年 | 474篇 |
2001年 | 503篇 |
2000年 | 409篇 |
1999年 | 400篇 |
1998年 | 348篇 |
1997年 | 299篇 |
1996年 | 273篇 |
1995年 | 215篇 |
1994年 | 147篇 |
1993年 | 116篇 |
1992年 | 69篇 |
1991年 | 43篇 |
1990年 | 28篇 |
1989年 | 20篇 |
1988年 | 8篇 |
1987年 | 10篇 |
1986年 | 5篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 203 毫秒
71.
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力. 相似文献
72.
深度学习近年来在故障诊断领域受到广泛应用,但基于深度学习的故障诊断模型缺乏工程上的物理解释性,难以保证其故障诊断结果的稳定性。以轴承为例,建立了以小波时频图像为故障诊断依据的卷积神经网络模型(convolutional neural network, CNN),提出了一种基于梯度加权类激活热力图(gradient-weighted class activation map, Grad-CAM)的网络模型鲁棒性分析方法,并利用美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University, CWRU)轴承数据集进行验证。首先,将故障直径轴承数据以不同方式混合并训练大、小多个模型。其次,利用Grad-CAM方法,建立时频区域与故障模式之间的联系。最后,利用其他工况下的轴承故障数据,以及含噪数据进行测试,并根据结果结合模型最注重的时频区域进行分析。结果表明,基于深度学习的轴承故障诊断模型在参数较少时更加注重低频区域,并能使其具有更好的鲁棒性。 相似文献
73.
针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值. 相似文献
74.
针对以往模型在对点击通过率(click-through rate,CTR)进行建模预测时,存在着特征重要性学习不足、特征交互低效等问题,提出了一种增强型注意力网络预估模型,用于动态学习特征重要性和特征交互信息,模型主要由注意力层、双线性交互层和全连接神经网络层构成。注意力层的多尺度多头自注意力机制通过设置不同尺寸子空间增强特征重要性学习能力,在得到特征重要性后,进一步采用张量积双线性交互学习特征交互信息。通过对注意力的子空间尺寸大小、张量积交互形式、神经网络层数和节点个数等进行定量分析,确定模型的最佳参数。实验证明,该模型相比已有模型拥有更好的预测能力。 相似文献
75.
针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。 相似文献
76.
针对现有对抗样本检测方法存在检测准确率低和训练收敛速度慢等问题,提出一种基于图像去噪技术和图像生成技术实现的对抗样本检测方法.该检测方法将对抗样本检测问题转换为图像分类问题,无须事先得知被攻击模型的结构和参数,仅使用图像的语义信息和分类标签信息即可判定图像是否为对抗样本.首先,采用基于swin-transformer和vision-transformer实现的移动窗口式掩码自编码器去除图像中的对抗性噪声,还原图像的语义信息.然后,使用基于带有梯度惩罚的条件生成式对抗网络实现的图像生成部分根据图像分类标签信息生成图像.最后,将前两阶段输出的图像输入卷积神经网络进行分类,通过对比完成去噪的图像和生成图像的分类结果一致性判定检测图像是否为对抗样本.在MNIST、GTSRB和CIAFAR-10数据集上的实验结果表明,相比于传统检测方法,本文提出的对抗样本检测方法的平均检测准确率提高6%~36%,F1分数提高6%~37%,训练收敛耗时缩减27%~83%,存在一定优势. 相似文献
77.
钢包炉(ladle furnace,LF)精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络(deep neural network,DNN);最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。 相似文献
78.
研究了离散时间细胞神经网络(DTCNN)中的分岔和混沌,DTCNN中的细胞与连续时间CNN中的细胞相似,具有局部耦合,其输出方程是罗切斯蒂方程。分别讨论了2种结构(有边界和无边界)的DTCNN的混沌特性,DTCNN的混沌与全局耦合系统一的混沌相似,但由于其局部耦合的结构,其混沌与后者有所不同。提出了有关分岔与混沌的一些有兴趣的理论问题和实际问题. 相似文献
79.
线性调频雷达在接收信号时采用脉冲压缩处理,使传统的压制式干扰在进入雷达接收机时无法获得脉冲压缩增益,从而造成干扰效果大幅下降。针对这一问题,建立了时域卷积调制的灵巧干扰信号的数学模型,根据这一模型设计了基于非完全正弦函数卷积调制的灵巧干扰信号,来实现对线性调频信号的干扰,对这一干扰信号的干扰效果进行了仿真分析。仿真结果表明:这一干扰信号可以产生假目标群来实现对一定距离单元的遮盖性干扰,并能利用脉冲压缩时旁瓣的非线性叠加覆盖真实目标回波,解决了卷积干扰信号滞后于真实目标回波的缺陷。 相似文献
80.
针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。 相似文献