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2000年 | 2篇 |
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41.
在异步传输模式(Asynchronous Transfer Mode,ATM)中,每一类传输服务类型都有不同的特性和不同的使用场合。针对这种情况,提出了基于恒定比特率(CBR)传输服务类型的ATM网络和基于未指定比特率(UBR)传输服务类型的ATM网络,介绍了OPNET仿真软件的主要特性、建模机制及仿真步骤。采用OPNET网络仿真软件设计实验,根据2种不同传输服务类型的特点建立不同的场景并进行仿真对比,对比在不同场景中语音信号端到端延时以及端到端延时的方差的变化,实验结果证明了基于CBR传输服务类型的ATM网络比基于UBR传输服务类型的ATM网络更适合语音信号的传输。 相似文献
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表示学习是机器学习研究的核心问题之一。机器学习算法的输入表征从过去主流的手工特征过渡到现在面向多媒体数据的潜在表示,使算法性能获得了巨大提升。然而,视觉数据的表示通常是高度耦合的,即输入数据的所有信息成分被编码进同一个特征空间,从而互相影响且难以区分,使得表示的可解释性不高。解耦表示学习旨在学习一种低维的可解释性抽象表示,可以识别并分离出隐藏在高维观测数据中的不同潜在变化因素。通过解耦表示学习,可以捕获到单个变化因素信息并通过相对应的潜在子空间进行控制,因此解耦表示更具有可解释性。解耦表征可用于提高样本效率和对无关干扰因素的容忍度,为数据中的复杂变化提供一种鲁棒性表示,提取的语义信息对识别分类、域适应等人工智能下游任务具有重要意义。本文首先介绍并分析解耦表示的研究现状及其因果机制,总结解耦表示的3个重要性质。然后,将解耦表示学习算法分为4类,并从数学描述、类型特点及适用范围3个方面进行归纳及对比。随后,分类总结了现有解耦表示工作中常用的损失函数、数据集及客观评估指标。最后,总结了解耦表示学习在实际问题中的各类应用,并对其未来发展进行了探讨。 相似文献
43.
语音可懂度增强是一种在嘈杂环境中再现清晰语音的感知增强技术. 许多研究通过说话风格转换(SSC)来增强语音可懂度, 这种方法仅依靠伦巴第效应, 因此在强噪声干扰下效果不佳. SSC还利用简单的线性变换对基频(F0)的转换进行建模, 并且只映射很少维的梅尔倒谱系数(MCEPs). 因为F0和MCEPs是语音的两个重要特征, 对这些特征进行充分的建模是非常必要的. 因此本文进行了一个创新性研究即通过连续小波变换(CWT)将F0分解为10维来描述不同时间尺度的语音, 以实现F0的有效转换, 而且使用20维表示MCEPs实现MCEPs的转换. 除此之外, 还利用iMetricGAN网络来优化强噪声中的语音可懂度指标. 实验结果表明, 提出的基于CycleGAN使用CWT和iMetricGAN的非平行语音风格转换方法(NS-CiC)在客观和主观评价上均显著提高了强噪声环境下的语音可懂度. 相似文献
44.
需求侧响应(demand response,DR)是提高可再生能源利用效率,实现未来电力系统双侧协调互动的重要途径,同时也是未来区域能源服务商为用户提供能源增值服务的重要手段。该文在对智能楼宇热力学特性建模的基础上,构建了面向区域能源服务商的智能楼宇(用户)DR优化模型。以冷藏仓库/写字楼用户为例,通过算例分析,将DR调用后的用户用能模式与初始用能模式进行比较,对上述模型的有效性进行验证。结果表明,该文提出的优化策略能够有效降低区域能源服务商的经营成本,提升分布式光伏的利用效率。 相似文献
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为解决自行高炮火控系统精度测试过程中的身管指向(高低角和方位角)这一难题,提出一个基于计算机视觉技术的非接触测量方法。测量前,在火炮身管上固定一个棋盘状平面模板作为测量标志物。首先,将Harris算法提取到的棋盘板上的角点坐标进行相机成像模型的解算(即相机标定),结合扩展卡尔曼滤波(EKF)算法得到相机的内参。然后,提取待测位置图像的角点,运用最小二乘拟合算法解出该位置的外参矩阵。最后,根据身管的运动模型以及标志物与之的相对位置关系,推导高低角、方位角与外参矩阵满足的约束方程,进而解出这两个角度。实验结果表明,本文方法的测量精度达到了0.1°以内,基本满足实际需求。 相似文献