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641.
秦健秋 《成都信息工程学院学报》2007,22(6)
设k∈N,f(z)为复平面上的超越亚纯函数,φ(z)、ak-1(z),…,a0(z)为f(z)的小函数,且φ(z)≠0.置P(f)(z)=f(k)(z) ak-1(z),k-1((z) … a1(z)f'(z) a0f(z),且P(f)(z)不恒为常数.当k≤4时,满足Nk)(r,1/f)=S(r,f);k≥5时,满足N4)(r,1/f)=S(r,f),则T(r,f)<20-N(r,1/φfP-1) S(r,f). 相似文献
642.
点蚀损伤下桩基式平台腿柱轴压极限承载力研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用圆柱体点蚀损伤模型,建立含细观尺度点蚀损伤的桩基式平台腿柱多尺度精细化数值模型,研究壁厚损伤度、点蚀损伤强度以及点蚀体积损伤强度影响平台腿柱轴压极限承载力的规律。研究结果表明,壁厚损伤度及点蚀损伤强度明显削弱平台腿柱的极限强度,且随点蚀损伤强度增大壁厚损伤度的影响加剧;点蚀体积损伤强度由于综合考虑了壁厚损伤度和点蚀损伤强度的耦合因素,相比于独立考虑后两者,其更能合理地描述点蚀损伤对平台腿柱极限强度的影响,故点蚀体积损伤强度体现了点蚀损伤的关键特征。本方法不仅适用于研究点蚀损伤构件的极限承载力,其所提出的点蚀损伤模型的构建方法,可拓展于研究受点蚀损伤的整体平台结构的极限承载力,且确定点蚀体积损伤强度为描述点蚀损伤特征的关键参数后,有望将其用于修正点蚀损伤平台腿柱的承载力设计公式。 相似文献
643.
利用主成分分析PCA提取2014-08-15~23CG-5相对重力仪静态相对观测的零点漂移和固体潮。结果显示,PCA提取的零点漂移值与最小二乘线性拟合结果非常一致,其差仅在10-2μGal/d量级;PCA估算的固体潮值与CG-5重力仪内部软件提供的固体潮模型计算值统计结果基本一致,两者之差均小于8μGal,均方根均小于5μGal。 相似文献
644.
交通标线是重要的交通安全设施,其位置、属性和拓扑关系精细刻画道路交通结构,是智能交通、高精地图、位置与导航等应用的基础数据.本文提出一种融合空间上下文信息的车载激光点云标线分类图注意力模型(graph attention network with spatial context information,GAT_SCNet).该模型利用图结构建立标线及其邻接对象的出现和依存关系,基于标线几何、拓扑、空间结构关系构建注意力机制进行节点特征动态更新,通过对节点分类实现标线的精细分类.基于分类后标线,设计不同方案实现对分类后标线提取标线矢量化数据.试验采用4份不同车载激光扫描系统获取的城市与高速场景数据验证本文方法的有效性,试验结果中9类标线分类的准确率分别为100.00%、93.77%、100.00%、100.00%、100.00%、96.73%、97.96%、100.00%、98.39%,召回率分别为100.00%、96.36%、100.00%、100.00%、100.00%、97.26%、85.72%、100.00%、94.16%.结果表明,本文方法能实现道路场景中全尺寸、多类型标线对象的精确识别,并对形状相似标线(如虚线、斑马线和停止线)的区分具有较强稳健性. 相似文献
645.
城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19%、94.27%、93.58%、96.63%);(94.20%、97.56%、92.02%、95.68%);(91.48%、98.61%、90.39%、94.87%).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑. 相似文献
646.
针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。 相似文献
647.
648.
649.
面向露天矿山生产对于矿车装载量核算的需求,本文提出了一种利用单线激光雷达扫描的矿车装载量自动核算方法。该方法首先采用固定式单线激光雷达对目标车辆进行俯视扫描,基于车辆形态特征分割出载荷物顶部点云;然后经时态校正,并与预先构建的车辆信息数据库进行匹配,重建出载荷物的三维表面模型;最后通过对载荷物表面模型的切片积分实现方量核算。以齐大山铁矿运输为例,对多台矿车装载量进行核算测试。结果表明,本文方法可在车辆正常行驶的情况下实时获取载荷物的表面三维点云,平均建模误差为2.54 cm,装载方量核算误差为1.17%。 相似文献
650.
本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明:将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。 相似文献