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141.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
142.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
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145.
146.
基于深度学习的CZ铁路康定—理塘段滑坡易发性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
CZ铁路康定至理塘段地处青藏高原东部边缘,区域内地形地貌多变、地质构造复杂,滑坡灾害极其发育,严重威胁着CZ铁路康定至理塘段的规划建设和未来安全运行。因此,选取高程、坡向、平面曲率、剖面曲率、地形起伏度、地表切割度、地形湿度指数、归一化植被指数、岩性、距断层距离、距河流距离、距道路距离共计12个影响因子构建滑坡空间数据库,采用深度学习的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型进行滑坡易发性评价,根据易发性指数将研究区划分为极高易发区(13.76%)、高易发区(14.00%)、中易发区(15.86%)、低易发区(18.17%)、极低易发区(38.21%)5个等级,并与人工神经网络(artificial neural network, ANN)模型进行对比。结果表明,CNN模型的评价精度AUC(0.87)大于ANN(0.84)模型,且极高易发区的频率比值高于ANN模型,CNN模型在本研究区有着更高的预测能力;极高和高易发区主要分布在水系较为发育的地区,沿着雅砻江和其他河流两侧2 km范围内呈带状分布。滑坡易发性评价结果较好地反映了研究区滑坡灾害... 相似文献
147.
岬间海湾岸线平衡形态神经网络模型 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了目前海湾岸线平衡形态经验模型存在的不足之处。从沿岸输沙公式入手,阐述了平衡岸线的机理模式,重新定义了平衡海湾的“下岬角”,给出了模型参数与主波向的具体计算方法,并以华南典型海湾为学习样本,建立了岸线平衡形态的神经网络模型。通过模拟海湾与实际稳定海湾——乌场湾间的对比分析,表明所建神经网络模型是较抛物模型更为理想的平衡岸线模型。 相似文献
148.
Ecosystem health assessment of Honghu Lake Wetland of China using artificial neural network approach 总被引:3,自引:0,他引:3
Minghao Mo Xuelei Wang Houjian Wu Shuming Cai Xiaoyang Zhang Huiliang Wang 《中国地理科学(英文版)》2009,19(4):349-356
Honghu Lake, located in the southeast of Hubei Province, China, has suffered a severe disturbance during the past few decades.
To restore the ecosystem, the Honghu Lake Wetland Protection and Restoration Demonstration Project (HLWPRDP) has been implemented
since 2004. A back propagation (BP) artificial neural network (ANN) approach was applied to evaluatinig the ecosystem health
of the Honghu Lake wetland. And the effectiveness of the HLWPRDP was also assessed by comparing the ecosystem health before
and after the project. Particularly, 12 ecosystem health indices were used as evaluation parameters to establish a set of
three-layer BP ANNs. The output is one layer of ecosystem health index. After training and testing the BP ANNs, an optimal
model of BP ANNs was selected to assess the ecosystem health of the Honghu Lake wetland. The result indicates that four stages
can be identified based on the change of the ecosystem health from 1990 to 2008 and the ecosystem health index ranges from
morbidity before the implementation of HLWPRDP (in 2002) to middle health after the implementation of the HLWPRDP (in 2005).
It demonstrates that the HLWPRDP is effective and the BP ANN could be used as a tool for the assessment of ecosystem health. 相似文献
149.
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