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441.
基于图像方式的PDF417二维条码识别由于识别速度的原因,应用中受到限制,本文提出一种平行边距测量法,对符号中相邻元素的相似边之间的距离的测量来判别字符的逻辑值,可以免去占用大量时间的边缘检测,从而显著提高译码速度。实验表明该方法能显著提高PDF417二维条码的识别速度。 相似文献
442.
443.
现有的自动钻铆系统中90%的故障来源于送钉系统中的卡钉。为了进一步提高自动钻铆送钉系统的精度,降低故障率,提出一种基于视觉伺服的新型机器人送钉系统。该系统通过在机器人末端安装工业相机和铆钉抓取装置,以机器视觉的方式对铆钉进行质量检测和定位,并引导机器人对特定种类铆钉进行抓取和投放,从而保证了送钉质量。该系统重1.1t,占地面积1.57m^2,有效降低了自动钻铆装备中送钉系统的面积与重量。试验表明,机器人自动送钉系统对铆钉的检测精度达到0.1mm,在1min内抓送6枚以上铆钉,满足自动钻铆的性能要求。 相似文献
444.
445.
为实现安全高效的人机协作(HRC),需要机器人及时对人的动作做出预测,从而积极主动地辅助人工作。为解决在HRC装配场景中机器人对人的动作终点预测问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的动作终点预测方法。在训练阶段,用人的动作序列与对应的动作终点组成的样本训练LSTM网络,构建动作序列与动作终点之间的映射。在应用阶段,根据人的动作的初始部分对动作终点提前做出预测。通过在装配场景中,对人抓取工具或零件的动作终点进行预测,验证了所提方法的有效性。在观测到50%的动作片段时,预测准确率达到80%以上。 相似文献
446.
基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。 相似文献
447.
448.
Detection of sub-kilometer craters in high resolution planetary images using shape and texture features 总被引:2,自引:0,他引:2
Lourenço Bandeira Wei Ding 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2012,49(1):64-74
Counting craters is a paramount tool of planetary analysis because it provides relative dating of planetary surfaces. Dating surfaces with high spatial resolution requires counting a very large number of small, sub-kilometer size craters. Exhaustive manual surveys of such craters over extensive regions are impractical, sparking interest in designing crater detection algorithms (CDAs). As a part of our effort to design a CDA, which is robust and practical for planetary research analysis, we propose a crater detection approach that utilizes both shape and texture features to identify efficiently sub-kilometer craters in high resolution panchromatic images. First, a mathematical morphology-based shape analysis is used to identify regions in an image that may contain craters; only those regions - crater candidates - are the subject of further processing. Second, image texture features in combination with the boosting ensemble supervised learning algorithm are used to accurately classify previously identified candidates into craters and non-craters. The design of the proposed CDA is described and its performance is evaluated using a high resolution image of Mars for which sub-kilometer craters have been manually identified. The overall detection rate of the proposed CDA is 81%, the branching factor is 0.14, and the overall quality factor is 72%. This performance is a significant improvement over the previous CDA based exclusively on the shape features. The combination of performance level and computational efficiency offered by this CDA makes it attractive for practical application. 相似文献
449.
J. Senthilnath Shivesh Bajpai S.N. Omkar P.G. Diwakar V. Mani 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2012
This paper discusses an approach for river mapping and flood evaluation based on multi-temporal time series analysis of satellite images utilizing pixel spectral information for image classification and region-based segmentation for extracting water-covered regions. Analysis of MODIS satellite images is applied in three stages: before flood, during flood and after flood. Water regions are extracted from the MODIS images using image classification (based on spectral information) and image segmentation (based on spatial information). Multi-temporal MODIS images from “normal” (non-flood) and flood time-periods are processed in two steps. In the first step, image classifiers such as Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN) separate the image pixels into water and non-water groups based on their spectral features. The classified image is then segmented using spatial features of the water pixels to remove the misclassified water. From the results obtained, we evaluate the performance of the method and conclude that the use of image classification (SVM and ANN) and region-based image segmentation is an accurate and reliable approach for the extraction of water-covered regions. 相似文献
450.
针对复杂环境中机器人多类目标识别通常所依托的原始特征空间中数据区分度低、难以直接表达高层次特征知识的挑战性问题,采用概念空间知识表达方法,通过多传感器数据融合与特征提取建立基本特征空间,并运用高斯混合模型表示目标的各种属性,形成具有高层知识特性的概念空间,在此基础上进行高层知识的概念学习,增强多类目标在概念空间中的可区分性.利用支持向量机作为机器人的分类器,实现针对室内环境的多类目标物体的准确识别.实验结果表明:该方法不但有效地获取和表达待识别目标的高层特征知识,而且能有效提高机器人的目标识别与环境感知能力,展现出优越的分类识别性能. 相似文献