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991.
针对Wi-Fi信号易受噪声等外界不确定因素的影响以及移动终端接收信号强度指示(RSSI)与真实值存在偏差而导致定位精度不高的问题,本文提出了一种基于GF-KF修正RSSI的室内指纹定位方法.由于采集的RSSI不稳定,该方法利用RSSI类高斯分布的特性,对RSSI数据进行高斯拟合,以得到较为确定的RSSI值.在此基础上,引入卡尔曼滤波算法对拟合后的RSSI数据进行误差修正,结合加权K近邻(WKNN)匹配算法进行定位.实验结果表明:本文方法的平均定位误差为1.5 m,2.0 m以内的误差累积分布概率为90.06%,定位效果优于同类方法. 相似文献
992.
993.
针对当前WiFi-PDR室内定位中存在的WiFi信号不稳定及行人航位推算(PDR)累积误差大的问题,本文提出了一种融合上下文感知的地标检测辅助WiFi-PDR室内定位方法。该方法利用智能手机所能监测到的上下文信息建立用户模型,采用基于卷积神经网络的用户行为感知和基于WiFi-PDR室内定位的粗粒度位置感知,发现隐藏的室内地标信息,并完成用户在地标位置的位置校正,提高定位准确度。该方法在一定程度上降低了WiFi-PDR室内定位的误差,提高了用户室内定位的精度。经试验验证,该室内定位方法的精度相比于传统的WiFi-PDR方法提高了43.62%。 相似文献
994.
北京商场购物人群众多,易发生人群拥挤踩踏事故,使得确定高密度人群区域的位置变得至关重要,因此本文引入人群密度图,确定图中人群分布情况,得出室内人群的定位信息。首先将采集的人群视频分割为图像帧,并分成训练集和测试集;然后对训练集图片作人头标签处理,生成地面实况密度图,将其作为改进的多列卷积神经网络算法的训练数据生成模型,并将模型应用于测试集图片生成人群密度图;最后运用ArcGIS对人群密度图与室内平面图作地理配准处理,从而实现对高密度人群的定位。研究结果表明,利用人群密度图确定的高密度区域的位置坐标与实际坐标值基本一致,将人群密度图应用于室内定位是可行的。 相似文献
995.
996.
997.
为了研究柱状节理岩体各向异性力学特征,基于白鹤滩水电站坝基柱状节理岩体的几何形态,引入一种可溶于水的聚乙烯醇(polyvinyl alcohol,简称PVA)材料,通过3D打印技术建立具有不同倾角的柱状节理网络结构,采用水泥砂浆作为类岩石材料制备柱状节理岩体试样。通过开展室内单轴压缩试验,分析了柱状节理岩体试样在单轴压缩应力下的各向异性力学特征。结果表明:柱状节理岩体的各向异性特征依赖于节理的倾角。柱状节理岩体的峰值强度和模量随着节理倾角的增加均呈现出近似U型曲线;试样主要产生垂直于柱体轴向的张拉裂隙、沿节理面的剪切裂隙和平行于柱体轴向的拉伸裂隙。通过力学各向异性评估发现峰值强度和残余强度各向异性程度为0.68和0.52,弹性模量和变形模量的各向异性程度为0.61和0.63。研究成果为柱状节理岩体的各向异性力学特性研究提供参考。 相似文献
998.
999.
提出基于WiFi/PDR的初始位置融合解算方法。以检测到步数后0.2 s内WiFi定位坐标为集合,将PDR中估算的相邻两步距离和航向角作为参照,通过距离阈值和角度阈值筛选相邻两步WiFi定位坐标,以距离和角度综合偏离度选择最优定位坐标。结果表明,该方法解算的初始位置精度为1.2~1.8 m,比WiFi指纹定位误差缩小50%。 相似文献
1000.
室内定位数据记录了用户在室内空间活动的时空轨迹,是研究人群室内行为的重要信息源。室内数据时空耦合、分布复杂,可视化分析可以更好地揭示其规律。然而,与室外数据不同,室内数据具有时空粒度细、定位精度高等特点,与POI之间的空间关系更为明确,其轨迹受到室内设施和空间的制约,出现高维和不规则的特征,而这给室内行为研究提供依据的同时,又给可视化分析带来一定的挑战。现有的可视化方法主要应用于室外定位数据,关注轨迹自身的活动轨迹分析,往往忽略了所经过POI语义信息表达。针对这一问题,首先分析室内空间结构与定位数据的特征,阐述室内空间可视化分析的特殊性;在此基础上,面向室内人群的时空分布、移动模式及相关POI之间的对比、关联分析的需求,细化可视化分析的内容,明确可视化分析与展示的对象,并设计数据结构;从数据结构、可视化方法、展示图件及用户交互4个层次构建时空行为可视化分析模型;基于上述方法,采用WebGIS和WebGL技术综合设计和实现了面向商场定位的商场客流分析系统;最后,通过某一大型商场的用户定位数据进行可视化分析,从而验证了研究成果的正确性和有效性。 相似文献