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1.
高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。  相似文献   
2.
针对三峡库区"阶跃式"滑坡的变形特征,提出了一种新的滑坡位移预测方法。以白水河滑坡ZG118和XD-01监测点位移数据为例,采用基于软筛分停止准则的经验模态分解(SSSC-EMD)将累计位移-时间曲线和影响因子时间序列自适应地分解为多个固有模态函数(IMF),并采用K均值(K-Means)聚类法对其进行聚类累加,得到有物理含义的位移分量(趋势性位移、周期性位移以及随机性位移)和影响因子分量(高频影响因子和低频影响因子)。使用最小二乘法对趋势性位移进行拟合预测;采用果蝇优化-最小二乘支持向量机(FOA-LSSVM)模型对周期性位移和随机性位移进行预测。将各位移分量预测值进行叠加处理,实现滑坡累计位移的预测。研究结果表明,所提出的(SSSC-EMD)-K-Means-(FOA-LSSVM)模型能够预测"阶跃式"滑坡的位移变化规律,且预测精度高于传统的支持向量机回归(SVR)、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;并通过改变训练集长度,进行单因素分析,发现其与预测精度之间呈正相关关系。  相似文献   
3.
针对黄土丘陵区退耕还林工程与农业生态经济社会系统协同性研究滞后的现实,运用向量自回归模型(VAR),通过对安塞县1995–2014年相关数据的分析,明确了其协同效应。退耕还林工程结果表明:退耕还林工程对农业生态经济社会系统产生作用的同时,农业生态经济社会系统的改变也反作用于退耕还林工程,明确了退耕还林工程与农业生态经济社会系统之间存在协同互馈的效应。在这一协同过程中,退耕还林工程对农业生态系统的贡献率达34%,明显高于退耕对农业经济系统、农业社会系统的贡献率;农业经济系统对退耕还林工程的影响程度最为明显,贡献率最高点达55.3%且常年稳定,这些都与现实状况相一致。基于此,为了推进退耕还林工程与农业生态经济社会系统的优化耦合,需要在增强生态功能基础上,通过发展碳汇产业促使生态功能的经济显化,构建以提高区域内资源的有效利用率为核心的农业产业–资源链。  相似文献   
4.
针对矢量空间数据叛逆者追踪难及编码效率低的问题,本文提出了一种运用GD-PBIBD码的指纹算法。首先运用GD-PBIBD构造指纹编码,将待嵌入指纹序列运用Logistic映射置乱,通过D-P算法提取矢量空间数据的特征点,对特征点实施DFT变换得到相位系数和幅度系数;然后运用QIM方法将指纹嵌入DFT变换域的幅度系数上;最后应用DFT逆变换得到含指纹的矢量空间数据。试验选取部分中国路网数据和某区域绿地数据,运用该算法嵌入指纹后,对其进行线性和非线性模拟攻击,成功提取指纹序列,利用汉明距离追踪出合谋者。该算法编码构造简单,在码长一定的情况下,较BIBD码可容纳更多的用户,效率高;算法抗单用户指纹攻击及多重攻击的稳健性较好,也能够抵抗多用户最小值和最大最小值攻击,追踪到所有叛逆者,可用于矢量空间数据版权保护,为矢量空间数据叛逆者追踪提供依据。  相似文献   
5.
Abstract

The scour phenomena around vertical piles in oceans and under waves may influence the structure stability. Therefore, accurately predicting the scour depth is an important task in the design of piles. Empirical approaches often do not provide the required accuracy compared with data mining methods for modeling such complex processes. The main objective of this study is to develop three data-driven methods, locally weighted linear regression (LWLR), support vector machine (SVR), and multivariate linear regression (MLR) to predict the scour depth around vertical piles due to waves in a sand bed. It is the first effort to develop the LWLR to predict scour depth around vertical piles. The models simulate the scour depth mainly based on Shields parameter, pile Reynolds number, grain Reynolds number, Keulegan–Carpenter number, and sediment number. 111 laboratory datasets, derived from several experimental studies, were used for the modeling. The results indicated that the LWLR provided highly accurate predictions of the scour depths around piles (R?=?0.939 and RMSE = 0.075). Overall, this study demonstrated that the LWLR can be used as a valuable tool to predict the wave-induced scour around piles.  相似文献   
6.
马丽  田华征  康蕾  戚伟 《地理科学》2020,40(6):863-873
在解析支撑能力和东北问题特点的基础上,从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法,以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现:各地市社会经济支撑能力差异显著,哈大沿线核心城市的支撑能力较强,西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重,对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破,而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖,并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。  相似文献   
7.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
8.
魏华超 《探矿工程》2018,45(3):71-75
介绍了ZT-TG500型推管机的参数、工作原理、主要结构构成及其功能、关键技术、用途。推管机在非开挖施工过程中,对非开挖设备起到了辅助的作用,能够“营救”施工中卡死的管线,也可以协助非开挖设备推动管线前进,保证工程的成功。该推管机采用电液比例控制技术,能够实现零到最大无级调速,给施工带来了很多的益处;卡瓦橡胶硫化涂覆技术,保证了卡瓦夹紧时不损坏钢管表面的防腐层,同时保证了足够的夹持力而不打滑;双油缸同步防扭技术,采用滑动导轨与大型分流阀的机液控制方法,来实现油缸的零阻力,使油缸的推力能有效地应用到工程中。通过青州水管铺设与穿越松花江的自来水管铺设的现场应用,取得了良好的效果。  相似文献   
9.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。  相似文献   
10.
The shortage of potassium salt seriously restricts the development of China's agriculture. Increasing the exploration and development of potash will help improve the self-sufficiency of potassium in China. With rich potassium salt resources, Sichuan basin is one of the most important research areas for potash exploration and development in China. Polyhalite is an important solid potassium salt mineral in Sichuan basin, often intercalated in rock minerals such as anhydrite, rock salt and dolomite. Aiming at the problem that conventional log interpretation methods are difficult to accurately identify polyhalites, this paper proposed a new Support Vector Machine (SVM) recognition method based on Particle Swarm Optimization (PSO) to classify polyhalites in Sichuan basin. Based on particle swarm optimization and support vector machine theory, combined with logging interpretation theory, the effective data sensitive to polyhalite logging response were selected as input samples to generate training sets and test sets randomly. The Radial Basis Function (RBF) parameters were optimized by particle swarm optimization, and the classification and prediction model of polyhalite was established. Compared with mud logging results, the recognition accuracy of SVM model based on particle swarm optimization reached 97.5758%, which is obviously better than that of SVM model optimized by cross validation method in recognition accuracy and speed. The results show that the model has broad application prospects in potash exploration in Sichuan basin.  相似文献   
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