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针对试验样本空间组成要素众多、动态变化且存在复杂关联约束的特点,围绕典型作战场景下导引头、目标、背景和干扰等4类要素及其相互作用,提出复杂约束条件下抗干扰试验样本空间的分析框架,实现“典型作战场景—全干扰对抗要素—全因子试验样本空间—约束满足的有限样本空间”的转化与映射。同时,重点关注对抗战术动态博弈影响下样本空间规范化描述以及多重约束下样本空间的不规则特征分析等问题,提出综合运用复杂网络、图分解、约束满足优化等理论解决其中关键问题的建模流程,为结合典型作战实例进行深入分析及后续的试验设计提供有效输入。 相似文献
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多元函数的积分学是高等数学的重要内容之一。针对多元函数积分学中的空间区域问题、重积分对积分区域的对称性问题以及曲线积分、曲面积分计算公式推导中所存在的问题提出了四个命题 ,并对这四个命题进行了证明 相似文献
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由于无人机视角下的背景复杂,识别的目标多为远距离小目标,因此容易导致漏检及误检问题。为了实现无人机视角下对行人及车辆高精度识别,提出了以YOLOv7网络模型为基础的ST-YOLOv7算法,主干网络中融合了Swin Transform模块,构建复杂背景与小目标的全局关系,融入SENet通道注意力机制,为不同通道的特征分配不同权重,增强小目标特征的捕捉,在头部网络中,加入了YOLOv5网络中的C3模块,增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力,增加了1个小目标检测层,进一步提升对小目标识别的精度。实验证明:ST-YOLOv7网络模型在自制的航拍数据集中对行人的识别精度高达83.4%,对数据集中的车辆的识别精度达到了89.3%。均优于YOLOv5和YOLOv7目标检测算法,以较小的效率损失取得了较高精度。 相似文献
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分析复杂网络中影响力极大化问题,设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析,给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计,实现集群影响力快速计算,进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地,对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究,仿真结果表明:该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集,在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。 相似文献
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如何规划刀具路径、进而获得高质量的数控加工代码,是应用慢刀伺服技术加工环曲面的关键技术之一。提出了基于等距面规划刀位点轨迹的刀具路径规划方法,推导了外凸环曲面的面形方程及其等距面方程,对比分析了两种导动曲线及两种数据点离散方法,优选了刀具路径规划方案,应用VB.net语言编写了慢刀伺服加工环曲面用数控代码生成软件,在Vericut平台上对数控代码进行了仿真验证,直观地展示了虚拟加工面相对理论曲面的残留区域,仿真结果验证了方法的可行性。结果表明:将外凸环曲面方程中的非一次常数项a变为a+r_d,即得到外凸环曲面的等距面方程;所提刀具路径规划方法适用于慢刀伺服加工外凸环曲面;该方法对应用慢刀伺服技术加工其他面型的光学镜面具有借鉴价值。 相似文献
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