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1.
Nowadays assuring that search and recommendation systems are fair and do not apply discrimination among any kind of population has become of paramount importance. This is also highlighted by some of the sustainable development goals proposed by the United Nations. Those systems typically rely on machine learning algorithms that solve the classification task. Although the problem of fairness has been widely addressed in binary classification, unfortunately, the fairness of multi-class classification problem needs to be further investigated lacking well-established solutions. For the aforementioned reasons, in this paper, we present the Debiaser for Multiple Variables (DEMV), an approach able to mitigate unbalanced groups bias (i.e., bias caused by an unequal distribution of instances in the population) in both binary and multi-class classification problems with multiple sensitive variables. The proposed method is compared, under several conditions, with a set of well-established baselines using different categories of classifiers. At first we conduct a specific study to understand which is the best generation strategies and their impact on DEMV’s ability to improve fairness. Then, we evaluate our method on a heterogeneous set of datasets and we show how it overcomes the established algorithms of the literature in the multi-class classification setting and in the binary classification setting when more than two sensitive variables are involved. Finally, based on the conducted experiments, we discuss strengths and weaknesses of our method and of the other baselines.  相似文献   
2.
基于知识元的学术论文内容创新性智能化评价研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义] 创新性是对学术论文质量最基本的要求,是学术论文的灵魂,是学术论文评价的核心。知识元是学术论文基本组成单元。基于知识元理论和机器学习相关理论与算法,从学术论文内容层面研究计算机如何智能化地进行创新性评价及其实现过程与方法。[方法/过程] 首先,构建学术论文的研究问题、理论、方法、结论4个知识元本体,接着提出基于知识元的学术论文创新性判断模型。其次,根据学术论文研究特点,构建理论与方法机器分类模型及知识元的抽取规则与抽取方法,建立规则库和知识语料库。最后,基于语义相似度计算方法,根据判断规则和相关权重对学术论文4个维度的创新性进行评分。[结果/结论] 基于知识元抽取的学术论文创新性评分系统的实证结果表明,该智能化评价方法具有一定的可行性,可为学术论文内容创新性智能化评价系统的最终实现提供方法借鉴。  相似文献   
3.
[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求,建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化,同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理,丰富服务模式,提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上,提出平台设计思路、建设框架,对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据,打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法,实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理,实现数据共享和重复利用。  相似文献   
4.
为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。  相似文献   
5.
鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。  相似文献   
6.
数字经济下智能化关键技术创新是离散制造企业向智能化转型的必然要求。本文基于离散制造特点与智能化技术应用,首先从需求设计、生产管理、信息管理和知识管理四个方面制定离散制造企业的智能化方案,并构建离散制造的智能化关键技术协同创新体系。其次以中国23个离散型智能制造企业为研究对象,建立智能化关键技术协同创新影响因素指标体系,并用熵权法和灰色关联分析法进行实证研究。实证结果表明:企业创新能力、企业智造潜力、企业协同动力、区域创新能力和外部环境支持对智能化关键技术协同创新起促进作用;在二级指标中,企业知识存量与政府补贴是智能化关键技术协同创新的主要影响因素。  相似文献   
7.
[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系,支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求,借鉴业界经验,梳理现有资源体系的问题,从多层次多维度扩展资源体系;构建可靠数据处理流程和计算平台,支持高效数据采集和处理;研发智能化数据治理工具,实现知识资源的有效治理,确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系,构建完成高度自动化的数据采集治理流程,实施多重数据质量控制,积累数亿高质量数据,且为多个知识服务提供数据支撑。  相似文献   
8.
基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。  相似文献   
9.
唐诗知识图谱的构建及其智能知识服务设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义]立足于当前大数据环境下的唐诗知识服务需求,以大规模唐诗数据为基础构建唐诗知识图谱并提供智能知识服务,推动人工智能环境下唐诗知识管理和知识服务方式的创新。[方法/过程]本文在对领域知识服务需求调研的基础上,设计领域知识服务驱动的唐诗本体模型,然后利用从Web上爬取的多源异构数据,采用知识抽取、知识融合、知识推理等技术自动构建唐诗知识图谱,统一表示和组织唐诗领域数据,实现对大规模唐诗数据的语义化处理。[结果/结论]本文设计基于唐诗知识图谱的智能知识服务平台KnowPoetry,提供唐诗领域的知识探索、时空轨迹、语义查询等智能化知识服务,推动人工智能环境下唐诗数字人文研究方法的创新转型。  相似文献   
10.
Multivariate heterogenous data with latent variables are common in many fields such as biological, medical, behavioral, and social-psychological sciences. Mixture structural equation models are multivariate techniques used to examine heterogeneous interrelationships among latent variables. In the analysis of mixture models, determination of the number of mixture components is always an important and challenging issue. This article aims to develop a full Bayesian approach with the use of reversible jump Markov chain Monte Carlo method to analyze mixture structural equation models with an unknown number of components. The proposed procedure can simultaneously and efficiently select the number of mixture components and conduct parameter estimation. Simulation studies show the satisfactory empirical performance of the method. The proposed method is applied to study risk factors of osteoporotic fractures in older people.  相似文献   
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