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302.
随着人工智能技术的不断发展,无人驾驶技术已经成为当下社会发展的热门,车道线检测是无人驾驶技术的关键一环,但传统的基于视觉的车道线检测方法处理时间较长、过程繁琐、需要人为干预。基于深度学习的车道线检测可大大减少此类问题。文章设计了一个完成双任务的Enet网络,分别解决目标区域分割问题和不同车道区分问题,以实现端到端的检测。与主流车道线检测网络模型deeplab v3和YOLO v3进行对比。实验验证表明,网络模型的最终训练准确率为99.8%,相对于deeplab v3和YOLO v3网络分别提升1.2%和0.8%。 相似文献
303.
针对铁路路堑易发生严重积雪灾害的问题,采用风洞试验方法,研究了防雪栅在减轻风致积雪灾害方面效果,为铁路线路防灾工程设计提供参考。在风洞中,首先分别试验了在6.5、7.5、8.5 m/s风速下边坡比为1∶4和1∶1.5的路堑内雪粒堆积演化过程;然后布置防雪栅,在相同试验条件下观测其在减轻路堑积雪灾害方面的效果;最后根据测量数据计算对比有无防雪栅时路堑路面积雪量差异,定量评估防雪栅防治效果。此外,采用数值模拟手段分析防雪栅、路堑周围流场变化情况,进一步解释防雪栅的防雪机理。结果表明:上风侧坡度较缓的半开敞式路堑积雪严重;防雪栅能有效减轻路堑积雪灾害;漂移雪粒首先在背风侧距离防雪栅较远处沉积,随吹风持续积雪范围向两端延伸;防雪栅使来流风速在其背风侧急剧减弱致使漂移雪粒发生沉积,雪粒输运强度减小,从而实现挡雪减灾目的。 相似文献
304.
准确的多目标感知系统是自动驾驶技术的关键。本文提出了一种基于相机与激光雷达融合的多目标检测算法。针对相机传感器无法获得准确的目标距离等深度信息,激光雷达无法获得准确的目标类别信息的问题,首先采用嵌入自适应特征融合模块的YOLOv7网络处理相机数据,同时对激光雷达数据进行点云预处理以消除无用的噪声点;其次,利用坐标变换将激光点云数据和相机数据转换到像素坐标系中;最后,采用基于ROI感兴趣区域的方法对点云进行聚类处理,以参数加权的方式融合两种传感器的检测结果。实验结果表明,嵌入改进YOLOv7网络的融合算法能够检测出更加准确的目标信息。 相似文献
305.
提出了基于自动深度学习(AutoDL)算法和多目标优化算法的结合可实现数据驱动的姿态偏差控制指导,用于盾构掘进姿态的预测与控制,以解决现有盾构掘进姿态预测中所面临的执行难度高、成本高、效率低等问题,可用于自动精准地预测盾构掘进姿态随着工程进展的动态变化趋势,并针对盾构机施工状态执行多目标优化算法,快速自动搜寻最优策略,实时调整合适的盾构操作参数,减少对于现场操作人员经验和主观判断的依赖。以上海市天然气主干管网崇明岛-长兴岛-浦东新区五号沟LNG站管道工程隧道A线工程为例,展示该算法框架的优越性。研究结果有助于降低深度学习进入盾构智能控制领域的门槛,推动智能盾构发展。 相似文献
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通信浮标能提高潜艇通信性能,因此提出一种二级拖曳通信浮标,并设计一种近水面拖曳浮标测试平台。该平台由拖船与升沉补偿装置、拖体与拖缆等组成,可以模拟潜艇运动,用以测试拖曳浮标。为研究测试平台的动力学特性,首先建立测试平台和被测对象的动力学模型及其仿真模型,模型涵盖非线性波浪力计算、柔性脐带缆建模、深度模糊控制、升沉补偿装置以及多体刚柔耦合等,随后基于试验得到的被测对象水动力学参数,对测试平台在不同拖曳速度和拖缆长度下的拖曳试验进行仿真研究。仿真结果表明:拖曳速度增大后,一级拖体稳定深度可减小30%,深度波动幅度无明显变化,而被测对象的稳定深度增加20%以上,深度波动幅度可减小80%以上;一级拖缆的长度增加对一级拖体和被测对象的深度影响可忽略不计;二级拖缆长度的增加会导致一级拖体的深度小幅度增加,但不会影响被测对象的稳定深度及其波动幅度。研究结果可为潜艇拖曳系统测试平台的设计与试验提供理论参考。 相似文献