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基于国家车辆事故深度调查体系中499例真实的路口事故数据,研究适应于中国的自动紧急制动系统(AEB)路口测试场景。通过基于多元Logistic回归的事故严重程度影响因素分析,提取自动驾驶测试场景的特征要素,构建测试场景。以场景特征要素为聚类参数,采用层次聚类算法挖掘得到了8类路口机动车碰撞典型危险场景,建立了8类适应于中国交通状况的AEB路口测试场景。研究表明:中国的路口场景与Euro-NCAP法规场景有一定的相似性,但较国外更加复杂,其中十字路口的左转与直行冲突是需要重点测试的场景。研究结果可为国内AEB系统的开发和测试提供参考,也可作为建立中国AEB路口测试评价体系的依据。 相似文献
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传统的光线投射算法通过视变换将数据体转换到视坐标系下,在视坐标下进行重采样。一方面对于较大的数据体,视变换相当耗时;另一方面,在视坐标下进行重采样,对数据的索引查找较麻烦。基于此,提出了一种新的加速光线投射算法,基于图象空间逆视变换的体绘制算法。该算法在物体坐标系中进行重采样,并利用多边形扫描转换减少了对无效像素的计算。借助视线的参数化方程减少对空体元的采样,从而使得绘制速度基本可以达到实时绘制。 相似文献
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针对单个摄像机的视野范围有限导致在大场景下监控效果不够理想的问题,提出了一种改进的图像拼接与目标定位算法。该算法以多个摄像机获取的具有共视区域的监控图像为基础,通过对图像进行网格划分后分别计算多个局部单应性矩阵完成初步对准,然后对网格顶点进行微调优化完成最后配准。最后对图像进行融合形成无缝、自然的大视角图像,并利用场景信息在获取的全景图像上对目标进行快速定位,以满足监控人员对场景中目标的全景捕捉分析功能。实验结果表明,该算法能显著提高大场景下图像拼接结果的质量并实现目标的快速定位。 相似文献
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基于足绑式惯性测量单元(IMU)的惯性导航系统被广泛应用于行人导航中,其通过零速修正(ZUPT)算法可对速度估计误差进行较好的补偿,然而其位置误差会随时间发散。针对于此,提出了一种基于室内合作场景智能识别的行人导航算法。通过随机森林算法,对行人在室内平地步行、上楼梯、下楼梯等不同步态进行训练与辨识,并结合室内先验地图对行人导航的结果进行校正。通过实验表明,行人在室内行走1100m时最大定位误差为1.85m(总行程0.17%),相对无场景识别的方法精度提高了6倍,可以有效提高行人导航精度。 相似文献
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针对Lightcuts算法在面对大规模复杂光源时计算效率较低的问题,提出了一种基于空间自适应剖分的Lightcuts多光源聚类算法。该算法采用二叉树森林代替传统Lightcuts算法中的二叉树,并提出自适应的视景体划分方法对三维场景进行剖分,通过构建包含"簇-光源"对的列表,快速剔除与当前渲染点无关的光源,同时利用空间聚类的相似性减少"光源割"搜索过程中的重复计算。实验结果表明,与传统方法相比,文章提出的算法在"光源割"计算阶段能够将搜索步数平均减少30.71%~42.09%,绘制时间平均缩短28.35%~34.84%,有效地加快了Lightcuts算法的计算速度,提高了多光源三维场景的绘制效率。 相似文献