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1.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献
2.
基于准定常假定,风荷载与风速平方成正比。为了实现对结构的台风动力效应进行分析预测,建立了耦合数值天气预报(weather research and forecast,WRF)模式和现场实测数据的风速预测神经网络模型,开展台风短期风速的高精度预测。利用该模型对2017年“泰利”和2018年“康妮”的台风风场进行模拟和预测。为了提高神经网络训练效率和短期风速预测精度,使用经验模态分解和小波变换对风速数108据进行分解,将分解后的风速分量作为神经网络的输入。结合数据分解方法,分别采用BP、Elman、GRNN和ANFIS等4种神经网络模型完成了两次台风影响下某实测场地平均风速的6步提前预测。结果表明,基于集合经验模态分解或小波分解的神经网络预测方法,相比不进行数据分解的直接神经网络预测法,台风风速预测精度提高了50%以上。在4种神经网络模型中,小波变换和BP神经网络模型组合具有最优的台风风速预测精度。 相似文献
3.
常规粉末压片制样是一种简单、高效的绿色环保制样技术,但是应用于某些沉积物样品制备存在样片表面粗糙和粉末容易脱落的问题。实验采用高于常规的压力进行样品制备,建立了X射线荧光光谱法(XRF)分析海洋沉积物样品中包括硫、氧化钠、氧化镁、三氧化二铝、二氧化硅、五氧化二磷、氧化钾、氧化钙、二氧化钛、氧化锰、三氧化二铁、钴、镍、铜、锌、钒、铬、镓、铌、锆、钇、锶、铷、铅、钡、镧、钕和铪在内的28种主、微量组分的方法。探讨了压力为300 kN和1 600 kN时的制样效果,并尝试引入BP神经网络模型利用其非线性拟合能力校正主量组分的基体效应。结果表明,采用1 600 kN压力制备的样片,表面致密、光滑、不龟裂和不掉粉,制样重复性和测试精密度也有较大提高。以55个有证标准物质中17种组分的数据集为训练样本,建立了海洋沉积物样品中主、微量组分的遗传算法-BP神经网络预测模型。按照实验方法对各组分含量相对较低的实际样品连续测试12次,计算得方法的检出限在 0.63~634 μg/g之间;精密度试验结果表明,各组分测定值的相对标准偏差(RSD, n=7)为0.16%~25.1%。方法用于海洋沉积物实际样品分析,其分析结果与国标法的测定结果吻合,能够满足海洋沉积物样品中多种组分准确分析的要求。 相似文献
4.
为了更加准确地预测硫化矿自燃安全性,综合考虑硫化矿自燃倾向性及火灾后果严重性,将硫化矿自燃安全性划分为9个等级,并选取矿山含硫量、矿山含碳量、矿石温度、矿石堆放时间、采场人员数量、氧气浓度和采场矿层厚度作为评价因素集。利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对94个采场样本数据进行降维处理,得到包含70%以上原始信息的3个主成分。将降维后的84组数据作为基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)预测模型的训练样本,10组数据作为检验样本进行硫化矿自燃安全性预测。最后分别利用十折交叉验证法和留一法对94组检验样本的自燃安全性预测结果进行检验,得到硫化矿自燃安全性预测准确率分别为92.55%和91.49%。研究结果表明:PCA-RBF网络模型对硫化矿自燃安全性的预测性能良好,且优于未经主成分分析的结果。 相似文献
5.
核动力装置结构复杂、运行参数多且耦合程度高,在异常运行工况时,运行参数之间存在极其复杂的非线性关系。采用人工方式进行故障诊断难度较大,亟需一种能高效识别异常运行工况类型的智能技术。概率神经网络(PNN)具有良好的非线性映射功能,适用于核动力装置多参数、强耦合情况下的异常运行工况识别。本文选取6种核动力装置异常运行工况,依托核动力装置事故分析平台进行了模拟计算并提取了特征参数。分别采用PNN与BP神经网络方法,在MATLAB环境中建立了异常运行工况识别模型,并进行了验证。结果表明,基于PNN的异常运行工况识别方法有效,且较传统BP神经网络方法更准确、快速。 相似文献
6.
本文针对具有执行器故障的一类离散非线性多输入多输出(Multi-input multi-output, MIMO)系统, 提出了一种基于事件触发的自适应评判容错控制方案. 该控制方案包括评价和执行网络. 在评价网络里, 为了缓解现有的非光滑二值效用函数可能引起的执行网络跳变问题, 利用高斯函数构建了一个光滑的效用函数, 并采用评价网络近似最优性能指标函数. 在执行网络里, 通过变量替换将系统状态的将来信息转化成关于系统当前状态的函数, 并结合事件触发机制设计了最优跟踪控制器. 该控制器引入了动态补偿项, 不仅能够抑制执行器故障对系统性能的影响, 而且能够改善系统的控制性能. 稳定性分析表明所有信号最终一致有界且跟踪误差收敛于原点的有界小邻域内. 数值系统和实际系统的仿真结果验证了该方案的有效性. 相似文献
7.
线性卷积在图像处理中发挥着重要作用,但是在处理海量高分辨率图像时,求解线性卷积会消耗许多计算资源.为此,本文就量子线性卷积及其在图像处理问题中的应用开展相关研究,首先提出单通道,单位步长,零补充情况下的量子一维和二维线性卷积,然后实现多通道,非单位步长,非零补充的情况,最后将量子二维线性卷积应用于量子图像平滑,量子图像锐化和量子图像边缘检测.通过理论分析证明了量子线性卷积的空间复杂度O(logM)和时间复杂度O(log2M)较经典线性卷积有指数级下降,且基于Qiskit的仿真实验成功验证了量子线性卷积和量子图像处理算法的正确性和可行性. 相似文献
8.
通过对目前现有的肺癌检测技术研究,发现大部分研究人员主要针对肺癌(Computed tomography,CT)影像进行研究,忽略了电子病历所隐藏的肺癌信息,本文提出一种基于图像与文本相结合的肺癌分类方法,从现有的基于深度学习的肺癌图像分类出发,引入了电子病历信息,使用Multi-head attention以及(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)对文本建模.实验结果证明,将电子病历信息引入到图像分类模型之后,对模型的性能有进一步的提升.相对仅使用电子病历进行预测,准确率提升了大约14%,精确率大约提升了15%,召回率提升了14%.相对仅使用肺癌CT影像来进行预测,准确率提升了3.2%,精确率提升了4%,召回率提升了4%. 相似文献
9.
为了促进智能新零售在线下业务场景的发展, 提高作为销售关键信息价格牌的识别精度. 本文对价格牌识别问题进行研究, 有效地提高了价格牌的识别精度, 并解决小数点定位不准确的难题. 通过深度卷积神经网络提取价格牌的深度语义表达特征, 将提取到的特征图送入多任务循环网络层进行编码, 然后根据解码网络设计的注意力机制解码出价格数字, 最后将多个分支的结果整合并输出完整价格. 本文所提出的方法能够非常有效地提高线下零售场景价格牌的识别精度, 并解决了一些领域难题如小数点的定位问题, 此外, 为了验证本文方法的普适性, 在其他场景数据集上进行了对比实验, 相关结果也验证了本文方法的有效性. 相似文献
10.
传统循环神经网络易发生梯度消失和网络退化问题.利用非饱和激活函数可以有效克服梯度消失的性质,同时借鉴卷积神经网络中的残差结构能够有效缓解网络退化的特性,在门控循环神经网络(Gated recurrent unit,GRU)的基础上提出了基于残差的门控循环单元(Residual-GRU,Re-GRU)来缓解梯度消失和网络退化问题.Re-GRU的改进主要包括两个方面:1)将原有GRU的候选隐状态的激活函数改为非饱和激活函数;2)在GRU的候选隐状态表示中引入残差信息.对候选隐状态激活函数的改动不仅可以有效避免由饱和激活函数带来的梯度消失问题,同时也能够更好地引入残差信息,使网络对梯度变化更敏感,从而达到缓解网络退化的目的.进行了图像识别、构建语言模型和语音识别3类不同的测试实验,实验结果均表明,Re-GRU拥有比对比方法更高的检测性能,同时在运行速度方面优于Highway-GRU和长短期记忆单元.其中,在语言模型预测任务中的Penn Treebank数据集上取得了23.88的困惑度,相比有记录的最低困惑度,该方法的困惑度降低了一半. 相似文献