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1.
法国当代著名思想家埃德加·莫兰的信息理论 ,是建立在对申农信息论的批判上 ,他对申农有关噪音、比特、冗余等概念提出质疑 :申农把信息定位在纪录信息的符号或运载信息的信号中 ,是犯了本体性错误 ;申农的信息始终是反生成的。自传播源到接收源 ,信息量只会不断减少 ,收到的信息量永远比传出的信息量小。另外 ,申农的信息始终是预生成的。它一出现便像雅典娜一样从头武装到脚。人们不知道它如何出生 ,也无法理解它如何成长。莫兰认为信息应该有其生成与流通过程。 相似文献
2.
文本分类中粗分类数据噪声修正的网络算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在文本分类的实际应用中经常使用粗略分类的数据来训练分类器,但是这种数据中经常会包含类别标记有误的数据,这些数据对文本分类结果的精度会造成不良影响。本文针对这个问题提出了一种噪声修正算法,首先建立文档关联网络,把文档上标记的类别作为在网络上划分的集团结构,并用模块度衡量集团结构的质量,通过优化模块度指标把噪声数据调整到合适的类别中,从而提高数据质量。实验结果表明,本文所提算法能够有效修正粗分类数据中的噪声,且有较高的有效性和鲁棒性。该算法可以用于文本分类训练数据的预处理,或作为辅助技术用于文献库建设等工作。 相似文献
3.
音频文献数字化过程中应注意的几个问题 总被引:2,自引:0,他引:2
本文总结了我馆做VOD点播系统时音频文献数字化过程中的几点经验,涉及到采样率、降噪、标签的编辑等内容。 相似文献
4.
文章以用户在微博上发表的对公共图书馆噪音的看法为数据来源,使用内容分析和情感分析方法研究用户对噪音的认知,分析噪音的来源。研究发现:用户对公共图书馆的噪音问题表示关注和不满;大城市公共图书馆被用户提及最多;用户认为安静才是公共图书馆的应有之义;在用户认为的噪音来源中,用户因素远高于其他因素,最主要的噪音源是少年儿童吵闹。对策包括:转变用户对公共图书馆严肃安静的刻板印象;依据用户需求合理规划空间;改进馆内管理工作。 相似文献
5.
刘永勤 《渭南师范学院学报》2011,(12):42-45
高速PCB中,由于过孔数量较多导致信号产生严重畸变.文章首先分析了过孔对高速信号质量的影响,然后通过在过孔周围添加去耦电容器来抑制同步开关噪声(SSN).结果表明,在过孔周围添加去耦电容器可以有效地减小同步开关噪声,使得信号波动峰值减小,提高了信号质量. 相似文献
6.
刘轩黄 《江西电力职业技术学院学报》2004,17(2):1-3
提出了随机过程一阶概率分布函数具有遍历性的一个充分必要条件(定理1和推论1),并在较弱条件下,对一般的关于随机变量函数分布定理作了进一步的推广(定理2)。利用这些结果,讨论了随机初相位周期过程一阶分布函数的遍历性(推论2)。最后,作为应用,用具有一维均匀分布的随机过程构造了一种白噪音模型。 相似文献
7.
黄志平 《重庆职业技术学院学报》2006,15(2):62-64
随着普通广告信号大量出现,其信号价值在下降,明星广告作为更有信号价值的新的手段。明星的稀缺性导致明星广告的稀缺性决定了明星广告的信号是有效的。明星广告的作用原理通过“选择性记忆”心理机制、“心智阶梯”原理来理解。明星广告的信号有效性也会受到噪音干扰。 相似文献
8.
9.
基于小波分析的微弱信号检测及其在Matlab中的仿真 总被引:3,自引:0,他引:3
通过基于小波分析的处理方法,实现对彩色全电视信号一段被高斯白噪声干扰的降噪,解决微弱信号检测过程中遇到的理论和实践问题. 相似文献
10.
在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。 相似文献