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1.
介绍了STEP-NC数据结构的基本特征,分析了STEP-NC控制器的功能结构,研究了从STEP-NC文件中直接提取制造信息并在实验平台上进行实际加工的基本方法,建立了基于特征的数控加工系统,提出了相应的实现方法和技术。最后在VC++6.0和ST-Developer10集成环境下,利用开放式三维实验平台提供的运动控制器函数库和动态连接库,开发了一个基本的STEP-NC控制平台,其基本功能包括STEP-NC文件的翻译、制造信息的提取、执行和控制等,并能以特征为单位进行加工实验。 相似文献
2.
基于对AutoCAD的DXF文件格式的详细分析,充分利用多义线的表达简洁性优点,并结合冲压件自身特点,提出了冲压件几何信息获取的方法及程序框架,详细说明了几何信息库的创建方法,并进一步采用Delphi6.0语言编程,实现了冲压几何信息库的建立和几何信息自动提取。 相似文献
3.
4.
5.
白洋淀湿地是华北平原上重要的浅水湖泊湿地,对雄安新区绿色发展具有重要的生态价值。对白洋淀高度异质化的景观格局进行分类,能够为白洋淀湿地资源的遥感监测提供指导意义。针对湿地季节变化的特点,对白洋淀每个季节选取一期具有代表性的Sentinel-2影像,采用分类与回归树(CART)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)3种常用的机器学习分类器对15种季相组合实验方案进行分类,分析不同季相遥感影像及其组合对白洋淀湿地信息提取的优劣。结果表明:相较于使用单一季相影像分类,多季相影像的组合能够显著提高分类精度,春&夏季相组合能够得到最优的分类效果,相对单季影像总体分类精度提高了10.9%~25.5%,Kappa系数提高了0.09~0.29;SVM分类器的分类表现较为稳定,能够得到最高的平均分类精度,CART分类器在处理高维特征的能力不如随机森林和SVM;不同特征类型对湿地信息提取的贡献度从高到底依次是红边光谱特征、传统光谱特征、缨帽变换特征、主成分分析特征、纹理特征。实验成果能为湿地信息的遥感识别提供依据。 相似文献
7.
8.
在分析当前数据隐藏与恢复相关技术研究基础上,参照微软官方最新公布的复合文档存储规范,从利用载体Word文档现有空间中未真正使用部分和适度扩展新空间两条思路出发,设计一种利用Word文档作载体隐藏秘密信息的解决方案,包括在文字、各种嵌入式对象及其相应控制结构数据中隐藏信息。实践表明,隐藏数据后的载体文档可以被正常拷贝和使用电子邮件传送,根据需要隐藏的信息随机选择使用该方案,被隐藏信息更不容易被侦测出来,被二次编辑后被隐藏信息一般不会被破坏,鲁棒性不错,具有一定的实用价值。 相似文献
9.
卫星遥感技术已成为海冰监测的重要技术手段之一。介绍了应用EOS系列卫星、HY-1B卫星和HJ-1A/B卫星等遥感数据提取河北省近海海域海冰分布、海冰类型、海冰厚度等海冰信息的方法。重点研究了应用HJ-1A/B卫星遥感数据进行海冰分类,及根据海冰类型与厚度的对应关系估算海冰厚度的方法,并以2013年1月17日的卫星遥感数据为例,提取海冰信息,制作相关海冰专题产品。结果表明:利用多种卫星遥感数据进行海冰监测,既可相互补充又能提高监测效率和准确率,制作更精细化的海冰监测产品,为河北海洋管理部门制定防灾减灾措施提供重要依据。 相似文献
10.
A Recommendation System Keeping Both Precision and Recall by Extraction of Uninteresting Information
A recommendation system which recommends interesting information to the target user must guarantee high precision and recall. However, there is trade-off between precision and recall. In this paper, we propose a web page recommendation method balancing both of them by take advantage of uninteresting information. The proposed method extracts the interest and uninterest indicators from not only historical interesting web pages but also uninteresting ones in a target genre. The historical interesting and uninteresting information is derived based on the browsing time and bookmarking. The proposed method can keep precision and recall by excluding the uninteresting information from the recommended ones based on the interest and uninterest indicators. The experimental result proved that the proposed method can improve the precision and recall than an existing method. 相似文献