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基于WEB-ECDIS的航标信息发布系统 总被引:1,自引:1,他引:0
随着现代信息技术、计算机网络技术的发展,在海上交通运输领域,为解决各涉海部门之间的信息孤岛问题,应用互联网实现海上交通信息发布与共享将是一有效的技术途经。本文利用成熟的网络地理信息技术和GeoBeans5.5工具软件,建立了基于WEB-ECDIS的航标信息发布系统,它是在Internet或Intranet网络环境下的一种兼容、存储、处理、分析和显示与应用航标实时空间信息的WEBGIS系统。用户可以在互联网上借助通用的网络浏览器,浏览、查询和获取基于电子海图空间数据与动态航标属性数据。本文从技术的角度,对系统做了简要的介绍。 相似文献
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论文在归纳总结舰艇发电机组数学模型和基本原理的基础上,应用Matlab/Simulink仿真软件,搭建了舰艇发电机组的仿真模型,包括柴油机、调速系统、同步电机、励磁系统及静态负载的模型.舰艇发电机组中的柴油机调速系统和励磁控制系统是相互耦合,论文建立的仿真模型对这两个变量进行协调控制.在此基础上对模型的静态、动态稳定性方面做了研究.仿真结果表明所建模型基本符合GJB要求.该模型可为舰艇发电机组系统的深入研究提供借鉴. 相似文献
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通过在上海S32高速公路某桥头处理段开展长短桩组合型复合地基现场试验,研究路堤填筑过程以及堆载预压期内桩土应力比、分层沉降、桩顶面和桩间土表面沉降、孔压等工程性状的变化规律;采用三维有限元法进行拓展研究,对比分析长短桩组合型复合地基与等长桩复合地基的加固机理.研究结果表明:随着路堤填土高度的增加,长桩和短桩的桩土应力比均逐渐增大并趋于稳定,稳定时长桩和短桩的桩土应力比分别为7~10和3~5;桩顶面和桩间土表面的沉降主要发生在填土期,预压期内沉降趋于稳定;总桩长相同的条件下,长短桩组合型复合地基加固效果优于等长桩复合地基,且存在持力层时的层状地基更利于长短桩组合型复合地基性能的发挥. 相似文献
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为定量研究高速公路路面状态与交通安全的关系,分别选取路面状态指数(PCI)和路面抗滑性指标(SRI)作为路面状态的表征指标、速度标准差系数(Cv)作为交通流表征指标.在考虑交通量影响的情况下,仿真实际路段沿线车速标准差系数的变化情况,结合已有的路面检测数据,建立高速公路路面状态与交通安全的关系模型.高速公路路面状态的安全等级根据Cv累计频率曲线划分为三级,确定了各安全等级的Cv阈值,并以沪宁高速公路为例进行分析.结果表明,从交通流运行特征的角度分析路面状态与交通安全的关系是可行的,PCI和SRI与Cv的关系模型可准确判断高速公路路面状态的安全等级. 相似文献
338.
基于实现交通规划与城市规划的融合,提出交通形态作为融合的桥梁,并以深圳为例进行了规划实践,成为指导交通规划的总纲.重点探讨了交通形态的定义和研究框架,主要从土地利用出发,通过量化手段识别城市职住分布、职住平衡范围、空间形态,并结合交通出行特征研究通勤圈范围,最后抽象概括出交通形态. 相似文献
339.
通过对普通钢筋的快速锈蚀试验数据分析得出锈蚀速率与各影响因素之间的关系,并结合锈蚀钢筋拉拔试验,研究粘结强度的衰减,将钢筋锈蚀影响引入到桥梁剩余刚度计算中,对规范公式进行修正,给出锈蚀后钢筋混凝土梁剩余刚度的计算公式修正方法,为旧桥评估提供参数。 相似文献
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The COVID-19 medical diagnosis method based on individual's chest X-ray (CXR) is achieved dif-ficultly in the initial research,owing to difficulties in identifying CXR data of COVID-19 individuals.At the beginning of the study,infected individuals' CXRs were scarce.The combination of artificial intelligence (AI)and medical diagnosis has been advanced and popular.To solve the difficulties,the interpretability analysis of AI model was used to explore the pathological characteristics of CXR samples infected with COVID-19 and assist in medical diagnosis.The dataset was expanded by data augmentation to avoid overfitting.Transfer learning was used to test different pre-trained models and the unique output layers were designed to complete the model training with few samples.In this study,the output results of four pre-trained models in three different output layers were compared,and the results after data augmentation were compared with the results of the original dataset.The control variable method was used to conduct independent tests of 24 groups.Finally,99.23% accuracy and 98%recall rate were obtained,and the visual results of CXR interpretability analysis were displayed.The network of COVID-19 interpretable diagnosis algorithm has the characteristics of high generalization and lightweight.It can be quickly applied to other urgent tasks with insufficient experimental data.At the same time,interpretability analysis brings new possibilities for medical diagnosis. 相似文献