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961.
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
962.
在自动驾驶汽车环境感知任务中,采用环视相机在统一鸟瞰图(bird’s eye view,BEV)坐标系下对车道线、车辆等目标进行语义分割受到广泛关注。针对相机个数增加致使任务推理延迟线性上升、实时性难以完成语义分割任务的难题,本文提出一种基于局部窗口交叉注意力的轻量型语义分割方法。采用改进型EdgeNeXt骨干网络提取特征,通过构建BEV查询和图像特征之间的局部窗口交叉注意力,完成对跨相机透视图之间的特征查询,然后对融合后的BEV特征图通过上采样残差块对BEV特征解码,以得到BEV语义分割结果。在nuScenes公开数据集上的实验结果表明,该方法在BEV地图静态车道线分割任务中平均IoU达到35.1%,相较于表现较好的HDMapNet提高2.2%,推理速度相较于较快的GKT提高58.2%,帧率达到106 FPS。 相似文献
963.
从驾驶数据中提取驾驶行为基元是实现驾驶行为高效准确分析的重要前提。为了更好地理解驾驶行为,使驾驶行为基元能够体现不同驾驶人的驾驶行为差异,考虑驾驶行为产生时所受驾驶人的主观约束,提出基于多类型变量空间的驾驶行为基元提取方法。使用驾驶行为原始变量反映车辆运行状态和驾驶操作,将所选择的原始变量定义为基础变量集;使用基础变量构造能够反映驾驶人对车辆运行状态主观期望的变量,并将其定义为构造变量集。利用基础变量集和构造变量集生成多类型变量空间,使用贝叶斯凝聚型序列分割算法分割数据以提取驾驶行为基元。针对多类型变量空间自调节问题,提出基于分割质量优选滑窗尺寸的方法,使多类型变量空间能够自适应不同数据集的数值特性,确保基元提取的准确度。对所得基元进行特征构造和提取,利用高斯混合聚类算法对直行和弯道路段的行为基元分别进行聚类,并通过分析各类基元的统计特征得到基元的语义描述。最后,通过实例分析验证基元提取和语义解释的准确性,以及多类型变量空间的优越性。研究结果表明:所提取的驾驶行为基元具有多角度语义,不仅能够反映车辆运行状态和驾驶操作,而且能够体现驾驶人对车辆操纵决策的主观期望,有利于从因果角度更全面地... 相似文献
964.
为解决机械臂抓取零件定位不准或抓取精度不高的问题,提出了一种基于3D视觉机械臂无规则零件抓取方法,该方法主要包括系统空间标定、零件点云定位分割、零件位姿估计算法模块,提出了基于2D图像的点云相机外参标定方法及基于图像语义分割的零件点云分割方法。经试验验证,所提出的标定方法达到1 mm的系统精度误差,而且求解效率高、通用性强;与常用的聚类分割相比,零件点云分割方法精度及效率更高。所设计的二阶段零件空间位姿计算方法能准确估计零件在空间中的6自由度位姿,相比单一阶段匹配方法精度提高约1.8倍。所提出的基于3D视觉的机械臂无规则零件抓取系统精度高、可扩展性强、适应情形广。 相似文献
965.
966.
故障现象一辆2009年2月生产的广汽丰田凯美瑞轿车,行驶里程为6.7万km,因行驶过程中发动机故障指示灯异常点亮而进厂检查。 相似文献
967.
故障现象一辆2011款加拿大生产的福特锐界顶配车型,搭载3.5LV6双独立可变气门正时发动机和6速手自一体变速器,行驶里程为5880km。据驾驶人反映,该车已多次出现倒车时倒车影像时有时无的故障现象,但有时反复踩松驻车制动踏板(左侧A柱附近)倒车影像即可恢复。 相似文献
968.
案例1奥迪A43.0 Quattro车偶发性全车无电故障现象一辆行驶里程为1.2万km的2006款奥迪A43.0Quattro车,客户反映车辆偶发性全车无电。 相似文献
969.
970.