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901.
902.
目前使用的大多数盲源分离方法都依赖于观测传感器数量大于或等于信号源数目这样一个基本假设。算法主要针对传感器数量m小于源信号数量n(欠确定)情况下旋转机械含噪声谐波信号的盲源分离问题展开研究。它在输入信号频域稀疏性假设和源信号之间线性混合假设的前提下,提出了一种势函数聚类的源数目估计方法,并对通道衰减和延时进行了计算。实验信号仿真结果证明了该方法的可行性和可靠性。 相似文献
903.
904.
遥感影像中的目标检测是图像分析领域的一个基本而又具有挑战性的问题,特别是针对任意对象的海上目标检测近年来受到广泛关注。针对任意对象的图像目标尺度和形状不规则导致的目标检测参数敏感以及复杂背景和密集排列在非极大值抑制过程中出现假阴性的问题,提出了基于尺度基于尺度无关损失优化的无锚图像目标检测算法。将旋转边界框回归引入到典型的无锚网络全卷积单级目标检测器中,提出了与尺度无关的GIoU (SGIoU)损失用于图像目标检测的边界框回归,可以快速将预测框的形状调整为开始时与真实相似的形状,解决回归损失函数与检测器最终最优目标之间的不相容性的问题,并在回归过程中加快收敛速度。数据集实验表明:本方法在各类别P-R曲线下面积的平均值(mAP),优于现有的广义交并比(GIoU)损失函数和完全交并比(CIoU)损失函数函数。 相似文献
905.
随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明:AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。 相似文献
906.
云区的存在严重影响了航拍图像的后期解译工作,如何高质量地去除云区干扰是当前航拍图像研究的重要内容之一。随着深度学习等技术的成熟和专用数据集的出现,航拍图像去云任务引起了研究者的广泛关注,也取得了阶段性成果。首先,介绍了几种常用数据集,结合数量、分辨率大小、获取媒介及特点进行了对比分析,同时给出了下载链接;然后,依据去云模型是否使用深度学习方法将去云方法分为基于经典理论的去云方法和基于深度学习的去云方法,突出阐述了基于深度学习的方法,并按照互补数据来源、应用场景、使用数据集、自身特点对各方法进行对比分析,重点对相关模型进行了说明,之后,介绍了常用的几种评价指标。最后,对现有方法中存在的问题进行讨论分析,并对未来的发展方向进行了展望。 相似文献
907.
为了提高雷达射频隐身信号的低截获性能,提出了改进一维混沌映射和加权分数阶傅里叶变换结合的方法,设计一种射频隐身信号。该信号利用改进一维混沌映射脉内调频和脉间调相,对调制后的复合信号加权分数阶傅里叶变换,分析了该信号的相关特性、功率谱以及模糊函数,同时与其他2种混沌信号对比。仿真结果表明,该复合调制信号自相关PSL为-81.27 dB,ISL为-72.08 dB,信号平均功率为-34.41 dB,并且模糊函数近似为“图钉型”,该信号具有较好的低截获和抗识别性能,射频隐身性能良好。 相似文献
908.
909.
910.
目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。 相似文献