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1.
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   
2.
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   
3.
Most of the Southeast Atlantic Ocean is abyssal, and global bathymetries suggest that only ~3.2% of the areas beyond national jurisdiction (ABNJ; also known as the high seas, as defined in the United Nations Convention on the Law of the Sea [UNCLOS]) are shallower than 2 500 m. This study mapped bathymetry and characterised substrates in selected seamount summit areas, including several that have been or may become fishing areas. The southernmost location, the Schmitt-Ott Seamount, has exposed volcanic bedrock with surrounding flats covered by thin biogenic sediments and/or coral rubble that appears ancient. At Wüst, Vema, Valdivia and Ewing seamounts the basaltic base appears to be overlain by coral caps and other coral substrates (sheets, rubble). Adjacent summit plains have biogenic sediments of varying thickness. Vema has a flat, roughly circular summit, <100 m deep, with the shallowest point being a 22-m-deep summit knoll; the upper slopes have ancient coral framework, but the summit has a mixture of coralline and volcanic rock and coarse sediments, including extensive areas with coralline algae and kelp forests. Valdivia Bank is a 230-m-deep, flat, rocky area (~11 × 5 km), protruding steeply from the extensive multi-summit Valdivia subarea of the Walvis Ridge. The distribution of past fisheries in the Convention Area of the South East Atlantic Fisheries Organisation (SEAFO) was considered in relation to the new information on bathymetry and substrate.  相似文献   
4.
基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷,本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明,基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021,与线性回归和BP神经网络算法相比,与实测数据吻合度更高,可有效提高土壤湿度反演精度,证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   
5.
极地冰钻技术是获取冰芯,研究冰盖-冰架-海洋相互作用,以及获取极地冰下基岩与冰下水环境样品,开展冰下环境探测的重要手段。目前极地冰钻技术的难点与前沿主要包括深冰芯钻探、冰架热水钻、冰下基岩钻和冰下水环境采样与观测技术。本文针对以上4个极地冰钻关键技术,对国内外相关技术的研究进展与项目开展情况进行了总结与梳理。综合来看,虽然我国开展极地钻探技术研究起步较晚,但随着我国极地战略不断推进,我国的极地冰钻关键技术与装备的研究正持续向着赶超极地钻探强国方向迈进,这必将为我国的极地科学研究提供强有力的技术支撑。  相似文献   
6.
采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。  相似文献   
7.
研究尼日尔三角洲东部深水区块发现,整个盆地从陆向洋具有3个大的构造分区:伸展拉张区、过渡区和挤压逆冲区。伸展区以大型同沉积断层伴生大量滚动背斜构造为特征,过渡区发育大量泥底辟构造,挤压区以复杂的逆冲叠瓦构造为主。通过分析形成机理,揭示东部深水转换带上M研究区构造特征,按构造的演化特征将该区构造分为泥底辟型、冲断-泥底辟混合型、逆冲型3种类型,提出研究区内的圈闭主要以构造-岩性圈闭为主,为尼日尔三角洲盆地深水勘探提供新的理论指导。  相似文献   
8.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
9.
铝合金钻杆的使用性能是制约深部钻探技术发展的“瓶颈”。本文综合考虑孔内工况因素和钻杆性能因素,以钻柱组合设计为基础准则,从特深孔钻探工程技术需求出发,开展了高强耐温铝合金钻杆材质选择和评价的试验研究。试验结果表明:2219铝合金固溶时效制度分别为535 ℃/1 h、165 ℃/20 h,2618铝合金固溶时效制度分别为530 ℃/1 h、200 ℃/20 h;2219铝合金在高温长时间暴露后的室温力学性能优于2618铝合金,在高温瞬时条件下的力学性能劣于2618铝合金;2219铝合金中含有Zr,该元素在热暴露过程中起到减缓溶质扩散速率的作用,这对提高热暴露后的剩余强度是有利的。  相似文献   
10.
李金峰  刘云鹤 《世界地质》2020,39(1):159-166
时间域航空电磁系统采样密集,数据量大,所以在该领域较为实用的数据处理方法主要为一维反演和电阻率成像法。笔者从成像问题出发,建立了庞大的数据模型训练集,研究并分析了不同结构的神经网络的成像精度。通过对比分析测试结果,获得了在一定条件下适用于航空电磁成像的最优网络模型结构,包含其神经元个数和层数等信息。本文采用早停法训练神经网络,压制数据中噪声对成像结果的影响。  相似文献   
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