全文获取类型
收费全文 | 63253篇 |
免费 | 7245篇 |
国内免费 | 5785篇 |
学科分类
工业技术 | 76283篇 |
出版年
2024年 | 482篇 |
2023年 | 1829篇 |
2022年 | 1836篇 |
2021年 | 2266篇 |
2020年 | 2078篇 |
2019年 | 2195篇 |
2018年 | 1189篇 |
2017年 | 1661篇 |
2016年 | 1806篇 |
2015年 | 2255篇 |
2014年 | 4033篇 |
2013年 | 3555篇 |
2012年 | 4596篇 |
2011年 | 4786篇 |
2010年 | 4551篇 |
2009年 | 5134篇 |
2008年 | 5883篇 |
2007年 | 4811篇 |
2006年 | 3967篇 |
2005年 | 4061篇 |
2004年 | 3728篇 |
2003年 | 2862篇 |
2002年 | 1928篇 |
2001年 | 1389篇 |
2000年 | 1006篇 |
1999年 | 557篇 |
1998年 | 436篇 |
1997年 | 322篇 |
1996年 | 259篇 |
1995年 | 231篇 |
1994年 | 189篇 |
1993年 | 113篇 |
1992年 | 73篇 |
1991年 | 72篇 |
1990年 | 63篇 |
1989年 | 66篇 |
1988年 | 3篇 |
1987年 | 2篇 |
1986年 | 8篇 |
1959年 | 2篇 |
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
3.
图像组合是图像处理中一个重要操作,然而组合图像中前景区域与背景区域的外观不协调使得组合图像看起来不真实。图像协调化是图像组合中极其重要的一个环节,其目的是调整组合图像前景区域的外观使其与背景区域一致,从而让组合图像在视觉上看起来真实。然而,现有方法只考虑了组合图像前景与背景之间的外观差异,忽略了图像局部的亮度变化差异,这使得图像整体的光照不协调。为此,该文提出一个新的多尺度特征校准模块(MFCM)学习不同尺度的感受野之间细微的特征差异。基于所提模块,该文进一步设计了一个新的编码器学习组合图像中前景与背景的外观差异和局部亮度变化,然后利用解码器重构出图像,并通过一个对前景区域归一化的回归损失指导网络学习调整前景区域的外观。在广泛使用的iHarmony4数据集上进行实验验证,结果表明该方法的效果超过了目前最优的方法,验证了该方法的有效性。 相似文献
4.
5.
针对高帧频、全局曝光和光谱平坦等成像应用需求,设计了一款高光谱成像用CMOS图像传感器。其光敏元采用PN型光电二极管,读出电路采用5T像素结构。采用列读出电路以及高速多通道模拟信号并行读出的设计方案来获得低像素固定图像噪声(FPN)和非均匀性抑制。芯片采用ASMC 0.35μm三层金属两层多晶硅标准CMOS工艺流片,为了抑制光电二极管的光谱干涉效应,后续进行了光谱平坦化VAE特殊工艺,并对器件的光电性能进行了测试评估。电路测试结果符合理论设计预期,成像效果良好,像素具备积分可调和全局快门功能,最终实现的像素规模为512×256,像元尺寸为30μm×30μm,最大满阱电子为400 ke^(-),FPN小于0.2%,动态范围为72 dB,帧频为450 f/s,相邻10 nm波段范围内量子效率相差小于10%,可满足高光谱成像系统对CMOS成像器件的要求。 相似文献
6.
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征的关联性及重要性进行学习,且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先,引入层间注意力模块,通过考虑层与层之间的相关性,自适应地分配重要层次特征的权重。其次,使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息,以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明,本文设计的网络与其他轻量级模型相比,有更小的网络参数量,并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。 相似文献
7.
图像与文字是记录人类文化的两个载体,装饰的图像与抽象的文字符号是时代的反应也是时代精神本身。两汉400多年,为我们创造了众多的文化财富。中国古代厚葬之风盛行已久,在尊卑分明的封建社会,墓葬的等级规模也是其权利地位的象征。徐州地区出土的大量的画像石,恰好为我们研究汉代社会风俗等提供了除文字外更多的补充,有着重要意义。 相似文献
8.
10.
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