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11.
森林火灾“爆燃”现象的特征是突然发生的高强度、高蔓延速度的燃烧。目前为止,关于“爆燃火”的原因还没有达成共识。以无人机视角下对林木爆燃火特性研究,以四川木里特大森林火灾为研究对象,通过分析凉山州某森林扑火部队3月31日木里森林火灾当天KWT(科卫泰)无人机航拍火场画面,结合无人机实时影像及实地调研数据,分析了峡谷地形林火蔓延时空特征,探讨了峡谷中风向风速变化时空分布规律,研究了地形变化条件下,不同海拔高度风速特征,建立了无人机倾角测量风速模型(其中为风速m·s-1,为无人机倾角°)。结果表明,高山峻岭特殊地形环境下每天4:00—12:00时间段为静风期,为峡谷林火扑救最佳时期;午后15:00—17:00和晚上20:00—22:00为山谷地形风速活跃期;仿真软件数据显示山顶、谷底与山腰不同海拔位置的风速风向不统一,谷底会产生乱流现象,且风速与海拔不存在正相关关系,小气候在复杂地形中占主导影响地位;在谷口至山谷深处的中间位置会出现气流速度的波峰状态,并易形成乱流,为爆燃火发生提供了客观必要条件。该研究可为复杂地形环境下,森林草原火灾扑救安全提供数据和技术支撑。 相似文献
12.
Compressively sampled light field reconstruction using orthogonal frequency selection and refinement
This paper considers the compressive sensing framework as a way of overcoming the spatio-angular trade-off inherent to light field acquisition devices. We present a novel method to reconstruct a full 4D light field from a sparse set of data samples or measurements. The approach relies on the assumption that sparse models in the 4D Fourier domain can efficiently represent light fields. The proposed algorithm reconstructs light fields by selecting the frequencies of the Fourier basis functions that best approximate the available samples in 4D hyper-blocks. The performance of the reconstruction algorithm is further improved by enforcing orthogonality of the approximation residue at each iteration, i.e. for each selected basis function. Since sparsity is better preserved in the continuous Fourier domain, we propose to refine the selected frequencies by searching for neighboring non-integer frequency values. Experiments show that the proposed algorithm yields performance improvements of more than 1 dB compared to state-of-the-art compressive light field reconstruction methods. The frequency refinement step also significantly enhances the visual quality of reconstruction results of our method by a 1.8 dB average. 相似文献
13.
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16.
由于目前在小型无人机执行器故障诊断中存在着智能化程度较低,容易受到人为因素干扰,从而出现故障漏检等问题,难以满足小型无人机对飞行安全的要求。为此,本文提出一种基于多维数据关联规则挖掘(Multidimensional Data Association Rules Mining: MDARM)和VxWorks操作系统的小型无人机执行器故障诊断方法,通过建立执行器内部传感器测量的温度、压力、流速、力矩等相关变量的历史数据库,并对这些数据进行预处理,以避免带来噪声污染,并利用可测量参数与不可测量参数之间的关联性,建立故障诊断知识库,避免了诊断过程中的人为因素干扰,实现小型无人机执行器故障的精准测量。实验结果证明,这种方法能够有效地提高故障准确率64.7%,对小型无人机执行器的智能诊提供有效指导,应用前景广阔。 相似文献
17.
一种Ku波段行波管发射机的设计 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了一种Ku波段行波管发射机的技术参数及其设计方法。主要叙述了系统中高压电源、监控电路和调制器的设计,并针对发射机在无人机载SAR方面的应用,就如何解决体积小、重量轻情况下的电磁兼容问题,低气压条件下的高压绝缘与散热矛盾作了较详细说明。 相似文献
18.
基于无人机多光谱图像的土壤水分检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以表层土壤为对象,探究土壤的多光谱反射率与土壤水分含量相关性,进行基于无人机多光谱图像的土壤水分含量预测模型方法的探究。选取中国农业大学通州实验站为研究区域,实地采集试验田的土壤样本100组,按照一定梯度配制土壤含水量,配成的土壤含水率为10%~50%之间,土壤含量的真实值采用土壤烘干法进行测定。多光谱相机灵巧便捷,可搭载在无人机上对土壤进行监测。将RedEdged-M型多光谱相机搭载在Phantom 3型无人机上,选择阳光充足的采集环境,实时采集土壤样本的多光谱图像,建立土壤多光谱信息与水分含量之间的模型。利用处理光谱数据的ENVI5.3软件提取土壤样本多光谱信息,以多光谱相机自带的标准白板反射率为100%,计算出土壤样本在蓝、绿、红、红边、近红外五个波段的光谱反射率。采用BP神经网络算法、支持向量机算法、偏最小二乘算法分别建立基于无人机多光谱图像的土壤水分含量的预测模型。以80组土壤样本数据作为训练集,建立基于多光谱图像的土壤水分含量预测模型。采用莱文贝格-马夸特算法对BPNN进行改进,提高了其训练速度,当网络结构为5-10-1时,训练效果最好,本文选择该网络结构;SVM采取高斯核函数,当参数为0.56时,模型效果最好。本研究采用归一化均方根误差(NRMSE)和决策系数(R 2)对三种土壤水分含量的预测模型进行定量对比。以20组土壤样本数据作为测试集,结果可知,基于BP神经网络土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.268,R 2为0.872;基于支持向量机的土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.298,R 2为0.821;基于偏最小二乘土壤水分含量预测模型的NRMSE为0.316,R 2为0.789。对三种模型分析可知,基于BPNN的土壤水分含量预测模型效果均较好。结果可知,土壤的光谱反射率与含水率间存在较密切的相关性,将多光谱相机搭载在无人机上可以对土壤水分含量进行有效的实时监测,对监测土壤墒情提供技术支持和理论支撑。 相似文献
19.
Target tracking technology that is based on aerial videos is widely used in many fields; however, this technology has challenges, such as image jitter, target blur, high data dimensionality, and large changes in the target scale. In this paper, the research status of aerial video tracking and the characteristics, background complexity and tracking diversity of aerial video targets are summarized. Based on the findings, the key technologies that are related to tracking are elaborated according to the target type, number of targets and applicable scene system. The tracking algorithms are classified according to the type of target, and the target tracking algorithms that are based on deep learning are classified according to the network structure. Commonly used aerial photography datasets are described, and the accuracies of commonly used target tracking methods are evaluated in an aerial photography dataset, namely, UAV123, and a long-video dataset, namely, UAV20L. Potential problems are discussed, and possible future research directions and corresponding development trends in this field are analyzed and summarized. 相似文献
20.