全文获取类型
收费全文 | 2516篇 |
免费 | 278篇 |
国内免费 | 111篇 |
出版年
2024年 | 16篇 |
2023年 | 54篇 |
2022年 | 38篇 |
2021年 | 52篇 |
2020年 | 65篇 |
2019年 | 26篇 |
2018年 | 22篇 |
2017年 | 30篇 |
2016年 | 33篇 |
2015年 | 73篇 |
2014年 | 131篇 |
2013年 | 123篇 |
2012年 | 147篇 |
2011年 | 146篇 |
2010年 | 138篇 |
2009年 | 116篇 |
2008年 | 225篇 |
2007年 | 142篇 |
2006年 | 118篇 |
2005年 | 166篇 |
2004年 | 133篇 |
2003年 | 142篇 |
2002年 | 130篇 |
2001年 | 286篇 |
2000年 | 79篇 |
1999年 | 51篇 |
1998年 | 39篇 |
1997年 | 43篇 |
1996年 | 36篇 |
1995年 | 27篇 |
1994年 | 30篇 |
1993年 | 14篇 |
1992年 | 16篇 |
1991年 | 5篇 |
1990年 | 7篇 |
1989年 | 5篇 |
1988年 | 1篇 |
排序方式: 共有2905条查询结果,搜索用时 15 毫秒
941.
为解决Web服务资源框架(Web Service Resource Framework,WSRF)在服务开发过程中工作量大、服务难以动态部署的问题,提出并设计了资源服务化平台,实现了计算资源自动服务化封装。平台提供访问资源的统一服务接口,由资源管理模块将用户请求映射为对实际资源指定方法的调用,且资源可以动态地部署和撤销。测试实验表明:在该平台下,资源服务化开发效率显著提高,而服务性能未明显下降。 相似文献
942.
对抗评估一直是制约军事活动走向科学殿堂的"短板"之一,特别是军事任务多样化的今天,传统以兰彻斯特方程为核心、基于战损的评估方法越来越难以适应任务形势的发展。从任何对抗都是矛盾双方在内、外因素作用下,在既定空间与时间条件下动态能力效能对比的原理出发,基于能力比值的对抗评估方法将军事行动所有内容进行量化,通过计算绝对对抗能力值(对抗的潜在能力)、时空环境影响的要素权值、相对对抗能力值(对抗进行时的能力),并将相对对抗能力进行比值,依据比值裁决对抗态势及结果,实现对信息时代军事对抗活动的评估。 相似文献
943.
944.
于洋 《兵器装备工程学报》2011,(4):126-128
炮兵作战方案选择的本质是-多准则多属性决策问题.传统的层次分析法(AHP)无法明确描述这类问题中所蕴涵的不确定性,本文通过建立炮兵作战方案优选的评价体系,提出了运用DS证据推理理论优选炮兵作战方案的新途径.DS证据理论的引入,将具有主观不确定性信息的炮兵作战方案优选问题转化为普通的确定性决策问题,应用实例说明了该方法的... 相似文献
945.
构建了一般的机动发射式导弹作战方案评估的指标体系,通过BP神经网络模型对拟制的导弹作战方案进行了评估,得到了评估结果,为导弹武器作战时快速优选作战方案创造条件。 相似文献
946.
947.
针对当前可用于深度学习的视频SAR数据稀少的现状,以及动目标检测算法中存在较多的漏检和虚警问题,基于美国桑迪亚国家实验室真实视频SAR数据制作深度学习数据集,提出一种改进Faster R-CNN的视频SAR动目标检测算法。算法以截取后的ResNet50为特征提取网络,利用K-means加遗传算法自适应计算锚框,并在数据预处理环节加入S型曲线增强方法,来增强图像的对比度信息。经实验验证,所提出方法能够显著提升动目标检测率和检测速度,其中,平均精度(AP)和F1分数提升均达到10个点以上,有效降低了虚警和漏检,整体表现优于一阶段算法SSD和RetinaNet。 相似文献
948.
在兵棋等对抗性作战实验环境下,通过使用基于强化学习方法训练的智能体进行仿真推演,能够检验作战决策效果,达到辅助决策的目的。针对当前作战决策智能体评估往往采用胜率这一单一数据指标的局限,提出了一种基于融合赋权的综合评估方法。通过构建涵盖作战决策有效性、作战意图实现性、作战环境适应性、智能体训练效率、智能体训练体系和智能体训练方法等技战术效果指标的评估体系,然后使用主客观方法对不同类型指标进行赋权,再根据指标性质将权值融合进入评估体系,实现基于融合权重的智能体决策效果评估。构建了陆上合成分队进攻作战场景,利用该方法对6个智能体进行评估验证,能够获得智能体的综合排名,有效避免了单一指标的评估局限。该方法对作战决策智能体评估提供了新的思路,符合作战环境需要,具有一定的应用价值。 相似文献
949.
考虑到多编队在低可观测情况下存在的目标跟踪问题,提出了一种基于高斯混合概率假设密度(GM-PHD)滤波算法的编队目标跟踪方法.该方法是在修剪融合过程中,先保留剪掉的高斯分量,再对这些分量进行状态外推,利用JS(Jensen-Shannon)散度判断下一时刻状态估计值与外推状态值是否相似,以判断结果体现目标丢失情况,使得真实目标不丢失,解决了低可观测情况下目标易漏检带来的跟踪性能下降问题.然后,利用编队目标的特点,结合密度聚类方法估计出编队整体的状态,避免因状态估计集合中状态值过多影响算法性能.最终,仿真实验结果表明,该方法可以在低可观测情况下有效跟踪编队目标,具有较好的跟踪性能. 相似文献