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2022年 | 38篇 |
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2020年 | 99篇 |
2019年 | 40篇 |
2018年 | 14篇 |
2017年 | 48篇 |
2016年 | 61篇 |
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2008年 | 115篇 |
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2006年 | 90篇 |
2005年 | 90篇 |
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2003年 | 45篇 |
2002年 | 36篇 |
2001年 | 31篇 |
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1998年 | 20篇 |
1997年 | 16篇 |
1996年 | 11篇 |
1995年 | 21篇 |
1994年 | 12篇 |
1993年 | 4篇 |
1992年 | 3篇 |
1991年 | 7篇 |
1990年 | 2篇 |
1989年 | 7篇 |
1988年 | 1篇 |
排序方式: 共有1982条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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为了抵抗传统生物认证方案中易受的攻击,确保用户信息安全,通过结合用户密码实现双因子生物认证的方法,提出了一种基于数据隐藏和可撤销模板的生物特征信息保护方案,并通过MD5哈希算法和AES-256加密算法,确保了生物信息的完整性。实验证明,本方案有效隐藏了生物特征信息,相比其他方案具有更高的安全性和效率。 相似文献
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针对现代水面舰艇所布放的箔条、角反射器(体)等无源干扰设施严重影响导弹导引头选择真正舰船目标的现象,提出了一种基于目标运动特征属性信息和改进的逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)的多目标选择方法。通过将多目标选择问题等效成多属性决策问题,借助目标的运动特征,改进了理想解和负理想解的确定方法,最终得到决策模型。仿真试验表明:该方法简单有效,适合于工程应用。 相似文献
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高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。 相似文献
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