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目的 针对密集连接卷积神经网络(DenseNet)没有充分考虑通道特征相关性以及层间特征相关性的缺点,本文结合软注意力机制提出了端到端双通道特征重标定密集连接卷积神经网络。方法 提出的网络同时实现了DenseNet网络的通道特征重标定与层间特征重标定。给出了DenseNet网络通道特征重标定与层间特征重标定方法;构建了端到端双通道特征重标定密集连接卷积神经网络,该网络每个卷积层的输出特征图经过两个通道分别完成通道特征重标定以及层间特征重标定,再进行两种重标定后特征图的融合。结果 为了验证本文方法在不同图像分类数据集上的有效性和适应性,在图像分类数据集CIFAR-10/100以及人脸年龄数据集MORPH、Adience上进行了实验,提高了图像分类准确率,并分析了模型的参数量、训练及测试时长,验证了本文方法的实用性。与DenseNet网络相比,40层及64层双通道特征重标定密集连接卷积神经网络DFR-DenseNet(dual feature reweight DenseNet),在CIFAR-10数据集上,参数量仅分别增加1.87%、1.23%,错误率分别降低了12%、9.11%,在CIFAR-100数据集上,错误率分别降低了5.56%、5.41%;与121层DFR-DenseNet网络相比,在MORPH数据集上,平均绝对误差(MAE)值降低了7.33%,在Adience数据集上,年龄组估计准确率提高了2%;与多级特征重标定密集连接卷积神经网络MFR-DenseNet(multiple feature reweight DenseNet)相比,DFR-DenseNet网络参数量减少了一半,测试耗时约缩短为MFR-DenseNet的61%。结论 实验结果表明本文端到端双通道特征重标定密集连接卷积神经网络能够增强网络的学习能力,提高图像分类的准确率,并对不同图像分类数据集具有一定的适应性、实用性。 相似文献
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以三乙胺、过氧化氢为原料合成了二乙基羟胺,采用单因素实验法考察了催化剂的种类和用量、原料的物质的量之比、反应温度、反应时间等因素对目标产物收率的影响,确定了合成二乙基羟胺的适宜的反应条件:在氧化反应阶段,三乙胺与过氧化氢的物质的量之比为1∶1.1,反应温度为60℃,反应时间以10 h为宜;在减压裂解反应阶段,反应初期的适宜温度为70~80℃、后期以120℃为最佳,在该条件下收率为78.0%. 相似文献
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一项最新研究发现,饭店业消费者对待绿色行动的态度和他们的实际行动之间存在明显的差距。美国弗吉尼亚理工大学的两名饭店及旅游管理研究生根据调查指出,那些在家里注重环保的消费者在住宿酒店的时候行为 相似文献
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专注于酒店行业电子商务战略研究的酒店业电子商务战略公司HeBS (Hospitality e-Business Strategies)日前发布的报告表明,在目前的经济环境下,以投资回报率为中心的网络营销战略将成为酒店业者的"完美生存工具"。2009年对饭店业来说将是困难的一年。但一项能够有效执行的网络营销战略能够帮助睿智的酒店经营者增加收益,改善投资回报率,吸引更多富有游 相似文献
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互连线延时已成为制约大规模集成电路性能的瓶颈,而缓冲器插入能很好解决互连线延时。Van GinnekenfvGl算法是缓冲器插入互连时序优化的经典算法,针对此算法的3个主要操作过程进行改进,利用红黑树数据结构存储路由拓扑数据结构,缩短数据结构的更新访问时间;利用快速冗余判别和排序方法减小解方案数量和求解最优的复杂度。通过标准测试电路集ISCAS89中的电路对本文方法进行测试,测试结果表明,虽然随着电路规模增加,改进方法和传统方法运行时间都相应增加,但改进方法的优势更加明显;且随着缓冲器库规模的增加,其优势也越发明显,如只有一种缓冲器的缓冲器库,改进算法耗时为VG算法的73.28%,当有8种和20种缓冲器的缓冲器库时,耗时分别为VG算法的67.34%和63.05%。采用本文中的快速缓冲器插入算法,能有效缩短基于缓冲器插入的大规模互连时序优化时间。 相似文献
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