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101.
本文分析了深度学习技术的基本原理,讨论了其应用与目标检测与跟踪领域的基本方式.利用实地采集的广汉机场场面视频数据,采用深度迁移学习的策略,研究了面向机场场面目标的检测与跟踪技术. 相似文献
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103.
104.
Tracking-by-detection (TBD) is a significant framework for visual object tracking. However, current trackers are usually updated online based on random sampling with a probability distribution. The performance of the learning-based TBD trackers is limited by the lack of discriminative features, especially when the background is full of semantic distractors. We propose an attention-driven data augmentation method, in which a residual attention mechanism is integrated into the TBD tracking network as supplementary references to identify discriminative image features. A mask generating network is used to simulate changes in target appearances to obtain positive samples, where attention information and image features are combined to identify discriminative features. In addition, we propose a method for mining hard negative samples, which searches for semantic distractors with the response of the attention module. The experiments on the OTB2015, UAV123, and LaSOT benchmarks show that this method achieves competitive performance in terms of accuracy and robustness. 相似文献
105.
Image-based facial age estimation is considered an intractable problem because aging characteristics are hard to obtain. Most previous works have focused on extracting age-related features, but rarely explored which local region plays an important role. Several works combine local face regions with global face to estimate age in a heuristic way, where the local regions are uniformly cropped for each individual. In this paper, we design an individual adaptive segmentation of local regions of interest to perform personalized local features extraction and build hierarchical age features by erasing the local regions of interest iteratively for each individual. A joint multi-input and multi-output (MIMO) network for multi-task learning of age classification and regression tasks is designed by combining global features and personalized local features as inputs. In addition, we conduct extensive experiments to validate the effectiveness of the proposed method for age estimation, which beats most state-of-the-art methods in three public datasets and also works well for gender and race estimation. 相似文献
106.
107.
根据深亚微米SOC设计的特点和需求,提出了一种新的基于模块的全芯片分层设计方法,它把系统架构、逻辑设计以及物理实现有机结合到一起.通过渐进式时序收敛完成芯片的层次规划,并最终达到一次实现芯片级的时序收敛,大大提高了深亚微米SOC设计的效率,并在实际设计之中得到了有效验证. 相似文献
108.
109.
拉曼光谱物质定性鉴别已被广泛应用于诸多行业和研究领域,但传统拉曼光谱分析过程中的预处理主要依赖人为经验,光谱特征提取虽然能够降低信号维度,同时也会造成部分光谱信息损失。特性相近物质本身光谱相似度较高,受到测量过程中环境干扰和分析过程中多种误差影响,导致最终分类效果并不理想。针对此问题,提出基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolution neural network,1D-CNN)的拉曼光谱定性分类方法。实验采集雌酮(Estrone)、雌二醇(Estradiol),雌三醇(Estriol)三种不同雌性激素粉末的拉曼光谱,设计随机平移、添加噪声和随机加权三种光谱数据增强方法,构建数量充足的拉曼光谱数据库用于神经网络模型训练与测试;基于拉曼光谱数据特点提出一维卷积神经网络分类模型,将光谱预处理、特征提取和定性分类的全过程融为一体。通过大量仿真实验,优化所提出的神经网络模型超参数和训练过程并测试分类效果,从预处理对光谱分类结果的影响和模型抗干扰性能两个方面与多种传统拉曼光谱分类算法对比,评价模型性能。实验结果表明,本文提出的一维卷积神经网络模型可实现三类雌性激素粉末拉曼光谱快速准确分类,分类正确率最高可达98.26%,分析过程中无需光谱预处理和特征提取步骤,简化了光谱分析流程,并能保留更多有效信息。同时,当模拟测量噪声强度达到60 dBW时,传统方法分类正确率均明显出现不同程度明显降低,卷积神经网络模型依然能够取得96.81%的分类正确率,说明相比对传统拉曼光谱分类方法,所提出方法受光谱测量噪声影响更小,鲁棒性更强,适用于分析更复杂现场测量的强噪声拉曼光谱信号。该研究结果表明深度学习方法在拉曼光谱的分析与处理领域具有很大的应用潜力和研究价值。 相似文献
110.
Automatic image annotation is one of the most important challenges in computer vision, which is critical to many real-world researches and applications. In this paper, we focus on the issue of large scale image annotation with deep learning. Firstly, considering the existing image data, especially the network images, most of the labels of themselves are inaccurate or imprecise. We propose a Multitask Voting (MV) method, which can improve the accuracy of original annotation to a certain extent, thereby enhancing the training effect of the model. Secondly, the MV method can also achieve the adaptive label, whereas most existing methods pre-specify the number of tags to be selected. Additionally, based on convolutional neural network, a large scale image annotation model MVAIACNN is constructed. Finally, we evaluate the performance with experiments on the MIRFlickr25K and NUS-WIDE datasets, and compare with other methods, demonstrating the effectiveness of the MVAIACNN. 相似文献