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出版年
2022年 | 7篇 |
2021年 | 9篇 |
2020年 | 5篇 |
2019年 | 2篇 |
2018年 | 1篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 2篇 |
2015年 | 6篇 |
2014年 | 6篇 |
2013年 | 9篇 |
2012年 | 3篇 |
2011年 | 20篇 |
2010年 | 14篇 |
2009年 | 18篇 |
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2007年 | 21篇 |
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2003年 | 2篇 |
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2000年 | 1篇 |
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1998年 | 5篇 |
1997年 | 2篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 1篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 5篇 |
1991年 | 3篇 |
1989年 | 1篇 |
1988年 | 1篇 |
1986年 | 1篇 |
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通过分析典型的功能模型并提取具有共性的公共概念和关系,结合本体建模技术,提出了一种基于本体的功能建模方法,以解决异种功能建模框架之间知识交换与协同设计问题.该方法将功能建模过程自顶向下分解成功能、行为、流与结构4个本体类,定义分析了相关属性,并建立了概念映射关系模型,有利于构造领域功能设计本体库.最后,利用该方法构建了离心通风机的功能建模本体库. 相似文献
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武器装备体系需求方案通常只能给出装备型号的性能指标,性能指标到能力指标的转化和型号能力到体系能力的聚合成为体系评估的关键。为此,提出了从装备型号性能指标出发的武器装备体系作战能力评估方法。首先通过使命任务到能力需求的分析,建立了能力需求指标体系。然后通过建立装备性能与底层能力指标的关联关系,以及各层级能力指标之间聚合关系,得到从武器装备型号的性能指标到武器装备体系作战能力的函数关系,从而完成装备单元能力评估和装备体系子能力评估,最终得到武器装备体系作战能力评估结果。最后,通过一个实例说明该评估方法的具体步骤和可行性。 相似文献
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研究基于中国综合社会调查2010年及2017年的微观数据,运用中介模型对七个多民族地区劳动者国家通用语言能力在受教育程度对其收入影响中的中介效应进行分析。得出在受教育程度对个体收入的正向影响中,国家通用语言能力起到部分中介作用,对劳动者收入有明显促进作用,且随着多民族地区经济发展以及推普工作的开展,国家通用语言能力对个体收入的正向影响力有所减弱,受教育程度对个体收入的正向影响力有所增强。因此应注重通过提升劳动者国家通用语言能力促进多民族地区经济发展,持续重视国家通用语言能力在多民族地区劳动者就业能力中的基础性作用以及为其带来的经济收益。 相似文献
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自主学习是大学生除课堂学习之外最主要的学习形式,也是提高大学生自身素质的重要手段。新疆是多民族聚居地区,民汉大学生学习融合成为新疆教育的一大特色。在学习融合的过程中,民汉学生的自主性学习是否存在差异,成为关注的内容。本文通过调查问卷的形式,对民汉大学生的自主性学习的现状与影响因素进行了对比研究,发现民汉大学生自主学习差异不大,根据问卷调查的情况,提出了加强民汉大学生自主学习的建议。 相似文献
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It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance. 相似文献