全文获取类型
| 收费全文 | 2657篇 |
| 免费 | 49篇 |
| 国内免费 | 78篇 |
专业分类
| 教育 | 1707篇 |
| 科学研究 | 561篇 |
| 体育 | 91篇 |
| 综合类 | 252篇 |
| 信息传播 | 173篇 |
出版年
| 2024年 | 1篇 |
| 2023年 | 15篇 |
| 2022年 | 35篇 |
| 2021年 | 34篇 |
| 2020年 | 70篇 |
| 2019年 | 54篇 |
| 2018年 | 24篇 |
| 2017年 | 27篇 |
| 2016年 | 33篇 |
| 2015年 | 55篇 |
| 2014年 | 117篇 |
| 2013年 | 90篇 |
| 2012年 | 159篇 |
| 2011年 | 198篇 |
| 2010年 | 154篇 |
| 2009年 | 187篇 |
| 2008年 | 188篇 |
| 2007年 | 224篇 |
| 2006年 | 215篇 |
| 2005年 | 213篇 |
| 2004年 | 161篇 |
| 2003年 | 146篇 |
| 2002年 | 117篇 |
| 2001年 | 100篇 |
| 2000年 | 52篇 |
| 1999年 | 38篇 |
| 1998年 | 17篇 |
| 1997年 | 22篇 |
| 1996年 | 14篇 |
| 1995年 | 8篇 |
| 1994年 | 4篇 |
| 1993年 | 7篇 |
| 1992年 | 2篇 |
| 1991年 | 1篇 |
| 1988年 | 2篇 |
排序方式： 共有2784条查询结果，搜索用时 20 毫秒
11.
学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。 相似文献
12.
在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
13.
本文给出了一种完全基于自由软件的网上读书和讨论交流系统的实现方法,并在大容量、高效能、强力检索、阅读统计等方面提出了解决方法,为文献信息数字化和网上服务提供了较完整的解决方案. 相似文献
14.
基于CPN网络的Web正文抽取技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过研究使用CPN神经网络进行页面正文抽取,针对传统抽取技术在通用性、可扩展性和可维护性方面的不足提出一种解决问题的思路。 相似文献
15.
在对国内外学者关于智能营销系统研究现状分析的基础上,提出基于知识的智能营销系统框架。系统框架包括数据库、知识库、模型库与用户界面4部分。分析数据库的内容与知识库中规则库与推理机的协同作用,并运用三层BP人工神经元网络模型构建系统的模型库,用于销售的预测分析。最后,演示系统的应用效果。 相似文献
16.
数字图书馆用户信息空间构建研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过对网络信息空间的概念、组成要素和构建步骤等的分析,探讨有关数字图书馆用户信息空间的职能,指出数字图书馆用户信息空间构建应遵循的原则。 相似文献
17.
基于BP算法的网络信息资源有效性评价研究* 总被引：6，自引：1，他引：6
针对网络信息资源的评价现状，阐明对定性指标进行定量评价的必要性，给出网络信息资源有效性评价指标体系的层次结构模型，运用BP神经网络算法对其进行有效性评价，并通过仿真结果分析，证明其可行性与有效性。 相似文献
18.
19.
基于概率神经网络的文本自动分类研究 总被引：10，自引：2，他引：10
本文提出了将一种径向基网络的重要变形———概率神经网络应用于文本自动分类的研究 ,与常用的K 最邻近法相比 ,具有一定的优势 ,特别是在训练集中各类的训练样本数很不平衡时 ;与BP等其他神经网络相比 ,其特点是需调节的参数少 ,不需确定隐层数、隐层中的神经元数量等网络结构 ,比较容易使用。此外 ,从研究中的不同特征选择的评价函数来看 ,它们对分类有一定的影响 ,应用X2 统计进行特征选择的分类正确率最高 ,其次是文本证据权 ,而期望交叉熵的效果最差 ,说明特征选择在文本自动分类中也是非常重要的。 相似文献
20.