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"雪龙"号极地科考船是推动我国极地科学考察事业发展的重要工具,"雪龙"号在数十次的极地科考过程中累积了大量的航迹数据,其中蕴含的巨大价值亟须挖掘。针对科考船的航迹分段是将科考船移动轨迹分为停留与行驶两部分,合理的分段方法可以分离出信息更丰富的航迹段,有利于航迹知识提取。然而,由于原始航迹信息密度分布不均等原因,现有的航迹分段方法往往会造成分段过多等问题,结果并不理想。本文针对该问题,提出了一种针对科考航迹整体的时域差分(Time Domain Difference, TDD)分段方法。本方法基于时间域对航速进行差分处理,有效降低了因为航速波动频繁对分段结果的影响。同时,考虑到该方法的差分步长在航迹处理过程中的不明确性,本文将差分后航迹的路程损失和航速波动幅值进行归一化处理,提出了航迹差分时间步长的动态确定方法,并以速率阈值对航迹进行分段。最后本文以第29次南极科考航迹数据为例,将本方法与经典的具有噪声的基于密度的聚类方法 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)进行了比较,实验结果表明本文提出的方法可有效降低航迹分段时分段过多的问题,在分段准确性和时间效率等方面结果更优。 相似文献
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Collision at sea is always a significant issue affecting the safety of ship navigation. The shipborne autonomous collision avoidance system (SACAS) has the great advantage to minimize collision accidents in ship navigation. A parallel trajectory planning architecture is proposed in this paper for SACAS system. The fully-coupled deliberative planner based on the modified RRT algorithm is developed to search for optimal global trajectory in a low re-planning frequency. The fully-coupled reactive planner based on the modified DW algorithm is developed to generate the optimal local trajectory in a high re-planning frequency to counteract the unexpected behavior of dynamic obstacles in the vicinity of the vessel. The obstacle constraints, ship maneuvering constraints, COLREGs rules, trajectory optimality, and real-time requirements are satisfied simultaneously in both global and local planning to ensure the collision-free optimal navigation in compliance with COLREGs rules. The on-water tests of a trimaran model equipped with a model-scale SACAS system are presented to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed algorithm. The good balance between the computational efficiency and trajectory optimality is achieved in parallel trajectory planning. 相似文献
133.
As the number of ships for marine transportation increases with the globalisation of the world economy, waterways are becoming more congested than before. This situation will raise the risk of collision of the ships; hence, an automatic collision avoidance system needs to be developed. In this paper, a novel approach based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed for automatic collision avoidance of multiple ships particularly in restricted waters. A training method and algorithms for collision avoidance of ships, incorporating ship manoeuvrability, human experience and navigation rules, are presented in detail. The proposed approach is investigated not only by numerical simulations but also by model experiments using three self-propelled ships. Through the systematic numerical and experimental validation, it is demonstrated the developed approach based on the DRL has great possibility for realising automatic collision avoidance of ships in highly complicated navigational situations. 相似文献
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文中基于GNSS高精度定位解算成果中的高程数据,利用测船航行过程中实时采集的姿态数据进行涌浪补偿,并根据船舶每天的吃水变化将GNSS天线高调整为瞬时水面高;通过相邻水位站的比对获取GNSS高程与深度基准面的高差,对获取的瞬时水面高进行基准面变换,得到基于深度基准面的潮位值。针对以上技术路线进行了研究,并在工程中进行了验证,成果统计数据证明,提取的潮位满足规范要求,可在实践中应用推广。 相似文献
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传统载人测量船吃水深,无法进行浅海水深测量,因此吃水极浅的无人船为近海水深测量提供了新途径。本文利用无人船无验潮测深与GNSS网络RTK技术,在不同的风浪条件下进行了近海水深测量试验;并从轨迹跟踪与水深测量精度方面,定量评估了无人船野外作业的抗风浪能力。结果表明:0~0.3 m浪、0~2级风是无人船近海测量作业的理想风浪阈值;风浪过大会导致无人船路径跟踪精度较低,难以保证测量成果质量。在理想的风浪阈值内,无人船无验潮测深技术能实现近海水深的高精度测量,满足相关测深规范要求,在近海水深与海底地形测量中具有广阔的应用前景。 相似文献
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