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1.
Multi-channel and single-channel image denoising are on two important development fronts. Integrating multi-channel and single-channel image denoisers for further improvement is a valuable research direction. A natural assumption is that using more useful information is helpful to the output results. In this paper, a novel multi-channel and single-channel fusion paradigm (MSF) is proposed. The proposed MSF works by fusing the estimates of a multi-channel image denoiser and a single-channel image denoiser. The performance of recent multi-channel image denoising methods involved in the proposed MSF can be further improved at low additional time-consuming cost. Specifically, the validity principle of the proposed MSF is that the fused single-channel image denoiser can produce auxiliary estimate for the involved multi-channel image denoiser in a designed underdetermined transform domain. Based on the underdetermined transformation, we create a corresponding orthogonal transformation for fusion and better restore the multi-channel images. The quantitative and visual comparison results demonstrate that the proposed MSF can be effectively applied to several state-of-the-art multi-channel image denoising methods. 相似文献
2.
为了降低机床等待过程中的能耗,提出了一种实时数据驱动的机床等待时间预测与节能控制方法。首先,建立了射频识别驱动的生产进度评估方法,并以生产进度数据作为输入,构建了基于堆栈降噪自编码的机床等待时间预测模型;其次,依据预测的机床等待时间,提出了机床状态切换方法,以降低机床能耗;最后,通过一个电梯零部件制造车间的案例分析,表明该方法的预测误差仅为4.1%,同时将机床等待过程能耗降低了57%,实现了制造车间的节能减排。 相似文献
3.
We address the problems of noise and huge data sizes in microarray images. First, we propose a mixture model for describing the statistical and structural properties of microarray images. Then, based on the microarray image model, we present methods for denoising and for compressing microarray images. The denoising method is based on a variant of the translation-invariant wavelet transform. The compression method introduces the notion of approximate contexts (rather than traditional exact contexts) in modeling the symbol probabilities in a microarray image. This inexact context modeling approach is important in dealing with the noisy nature of microarray images. Using the proposed denoising and compression methods, we describe a near-lossless compression scheme suitable for microarray images. Results on both denoising and compression are included, which show the performance of the proposed methods. Further experiments using the results of the proposed near-lossless compression scheme in gene clustering using cell-cycle microarray data for S. cerevisiae showed a general improvement in the clustering performance, when compared with using the original data. This provides an indirect validation of the effectiveness of the proposed denoising method. 相似文献
4.
5.
6.
一种空间自适应小波门限去噪算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种空间自适应小波门限去噪算法,该算法在小波域对含噪小波系数做两次自适应去噪,两次自适应门限分别基于最大似然(ML)方差估计和最大后验概率(MAP)方差估计.仿真结果表明,该算法与其它自适应门限去噪算法相比,去噪后的图象具有更高的峰值信噪比(PSNR). 相似文献
7.
利用小波变换去噪时小波系数方差的估计对去噪结果影响很大。自然图像小波分解后得到的系数在不同的分辨率中差异很大,所以利用邻域估计中心点方差时,不同分辨率应有不同大小的邻域。首先对在邻域中利用极大似然准则估计中心点方差进行分析,再结合自然图像小波分解后的系数在不同分辨率子带中,根据平稳性和重要性选择邻域的大小。最后进行去噪实验,并取得正交小波分解下理想的去噪性能。 相似文献
8.
单小波去噪方法在多小波去噪中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
单小波去噪方法中Visualshrink去噪法是渐进最优的。但将'Visualshrink单小波去噪方法用于多小波去噪,其优越性丧失,图象中存在严重的Gibbs效应,且去噪效果降低,对此,我们改进了单小波Visualshrink去噪方法的门限选取,提出了改进的Visualshrink多小波去噪方法(VMD)。同时,还给出了离散多小波变换的具体实现方法。实验结果证明,改进的多小波去噪方法与直接将Visualshrink方法用于多小波去噪相比,前者效果明显好于后者。 相似文献
9.
鉴于有监督神经网络降噪模型的数据依赖缺陷,提出了一种基于无监督深度生成(UDIG)的盲降噪模型。首先,利用噪声水平评估(NLE)算法测定给定噪声图像中的噪声水平值并输入到主流FFDNet降噪模型中,所得到降噪后的图像(称为初步降噪图像)作为UDIG降噪模型的输入。其次,选用编码器—解码器架构作为UDIG模型的骨干网络并用UDIG模型的输出图像(即生成图像)分别与初步降噪图像、噪声图像之间的均方误差之和构建混合loss函数;再次,以loss最小化为优化目标,通过随机梯度下降(SGD)网络训练算法调整网络模型的参数值从而获得一系列生成图像;最后,当残差图像(噪声图像与生成图像之间)的标准差逼近之前NLE算法所测定的噪声水平估计值时及时终止网络迭代训练过程,从而确保生成图像(作为降噪后图像)的图像质量最佳。实验结果表明:与现有的主流降噪模型(算法)相比,UDIG降噪模型在降噪效果上具有显著优势。 相似文献
10.