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121.
针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。 相似文献
122.
异构平台组成的双基地前视合成孔径雷达(SAR)配置灵活,可实现多种构型下的前视成像,具有潜在的应用价值。然而特殊的几何构型使得其回波信号具有新的特性,给频谱模型的推导及成像算法的设计带来不便。针对这一问题,提出了一种基于改进WLBF (Weighted Loffeld's Bistatic Formula)频谱的双基地前视SAR成像算法。首先,引入时域去走动和切比雪夫降阶法,减小了传统频谱模型中相位历程的加权分割误差和二阶展开误差,在此基础上推导了回波信号的改进WLBF频谱表达式。然后,使用切比雪夫多项式将改进WLBF频谱展开并设计了双基地前视SAR成像算法。最后,对频谱模型和成像算法进行了仿真分析。结果表明所提改进WLBF频谱模型与传统频谱模型相比具有较高的精确度,设计的成像算法可满足异构双基地大前视系统的成像要求。 相似文献
123.
使用微波等离子体技术(microwave plasma chemical vapor deposition,MPCVD)对膜厚100μm的(100)和(111)晶面金刚石膜进行刻蚀处理,研究其抗氧等离子体的行为。结果表明:(100)晶面刻蚀首先发生在晶棱晶界处,而(111)晶面金刚石的刻蚀首先发生在晶面处;30 min刻蚀后,(100)面金刚石有明显晶面显现,(111)面金刚石膜晶面不明显;60 min刻蚀后,(100)和(111)晶面金刚石膜的择优取向消失;(100)晶面金刚石特征峰的半高宽值(full width at the half maximum,FWHM)由刻蚀前的8.51 cm–1上升至刻蚀后的12.48 cm–1,(111)晶面金刚石FWHM值由8.74 cm–1上升至148.49 cm–1;(100)晶面金刚石膜刻蚀速率在40 min时为0.35μm/min,60 min时上升至1.34μm/min;刻蚀前期,(100)晶面金刚石膜具有更好的抗氧等离子体刻蚀能力,刻蚀后期其抗刻蚀能力与(111)晶面金刚石膜相似。 相似文献
124.
以1,4-二(4’-乙炔苯氧基)苯与甲基苯基二氯硅烷为原料,通过格氏反应合成具有二苯醚结构的含甲基苯基硅芳醚芳炔(PSEA-P2)树脂,进而制备其碳纤维增强复合材料。通过核磁共振(1H-NMR)、红外光谱(FT-IR)、差热分析(DSC)、热重分析(TGA)、动态热机械分析(DMA)等分析手段对树脂及其复合材料的结构与性能进行表征。结果表明:PSEA-P2树脂加工窗口为110~175℃,适合复合材料模压成型;树脂浇铸体具有优良的力学强度和耐热性能,在室温~450℃未出现玻璃化转变,弯曲强度可达54.3MPa,氮气下热分解温度Td5达到531℃;T300碳纤维增强复合材料室温下弯曲强度可达518.0MPa,400℃下弯曲强度保留率为53%。 相似文献
125.
粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。 相似文献
126.
127.
利用Matlab分别用回归分析算法、BP神经网络算法、最小二乘支持向量机算法和组合预测算法对民航团队销售数据进行预测和比较分析,期望为民航销售人员提供更加精准的预测信息,以获得更高的航线收益.结果显示神经网络、支持向量机和组合预测3种算法比航空公司常用的回归分析预测精准度有了明显的提高.支持向量机预测精度相对神经网络稍低,却拥有更强的泛化能力.组合预测能避免单一预测方法的误差,更加适合航线销售人员的实际操作. 相似文献
128.
129.
在动态载波相位差分定位(RTK)中,由于观测环境复杂,会经常发生周跳、卫星信号失锁等情况,严重影响基线解算的连续性和可靠性。针对动态应用环境,提出了一种Kalman滤波算法在RTK技术中的应用方法。该方法可以实时估计模糊度浮点解及其协方差矩阵,在需要重新固定模糊度时可直接用于搜索,起到了周跳修复的作用。此外,采用了自适应渐消Kalman滤波算法提高算法的动态适应性,并引入独立的滑动窗进行新息的收集和处理,解决了由于参考星变化或卫星信号失锁造成观测量中断而无法准确计算新息协方差的难题。仿真结果表明,该算法能够在模糊度发生变化时快速收敛,并且相对于一般Kalman滤波算法在高动态下提高了模糊度浮点解的精度,提高了后续模糊度搜索的效率和固定成功率。 相似文献
130.