全文获取类型
收费全文 | 100篇 |
免费 | 7篇 |
国内免费 | 4篇 |
专业分类
安全科学 | 62篇 |
废物处理 | 1篇 |
环保管理 | 2篇 |
综合类 | 32篇 |
基础理论 | 2篇 |
污染及防治 | 1篇 |
评价与监测 | 3篇 |
社会与环境 | 3篇 |
灾害及防治 | 5篇 |
出版年
2024年 | 2篇 |
2023年 | 9篇 |
2022年 | 9篇 |
2021年 | 23篇 |
2020年 | 29篇 |
2019年 | 4篇 |
2018年 | 1篇 |
2017年 | 3篇 |
2016年 | 1篇 |
2014年 | 3篇 |
2012年 | 1篇 |
2011年 | 1篇 |
2010年 | 3篇 |
2009年 | 1篇 |
2007年 | 2篇 |
2006年 | 3篇 |
2005年 | 2篇 |
2004年 | 1篇 |
2003年 | 3篇 |
2002年 | 2篇 |
2001年 | 1篇 |
2000年 | 2篇 |
1999年 | 1篇 |
1997年 | 2篇 |
1993年 | 1篇 |
1992年 | 1篇 |
排序方式: 共有111条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
随着经济的快速发展和城市化进程的不断加速,促使水污染严重的长江流域需从污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制、水污染监测系统的构建开展水污染治理研究.传统的水污染处理技术存在污染物去除效率预测精度较低、污水优化控制成本较高、水污染监测滞后效应严重的问题.人工智能技术能够有效克服上述问题,因此通过梳理国内外学者利用人工智能技术在污水污染物去除过程的建模与优化、污水处理过程的优化控制及水污染监测系统的构建等方面的研究成果,为全面加强长江流域水污染治理能力提供科学可靠的技术指导.结果表明:①利用人工神经网络技术(径向基神经网络、多层前馈网络-人工神经网络、多层感知器神经网络)对污水污染物去除过程进行建模与优化,为精确预测长江流域重金属(Cr、Cu)、营养盐(TN、TP)、持久性有机污染物〔PBDEs(多溴二苯醚)、HCH(六氯环己烷)〕的去除率提供重要参考价值.②采用污水处理的自动控制技术与人工智能技术(递归神经网络、支持向量机、模糊神经网络等)构建污水智能控制系统,为长江流域实现高效节能的污水优化控制提供重要的技术指导.③利用在线监测仪器和人工智能技术(小波神经网络、多元线性回归-人工神经网络、叠层去噪自动编码器等)建立水污染智能监测系统,为解决长江流域水污染监测响应滞后问题提供有力的技术支持.因此,人工智能技术对长江流域提高污水污染物去除率,降低污水优化控制成本,提升水污染监测时效性具有重要的推广价值. 相似文献
3.
选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明:人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80:20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持. 相似文献
4.
5.
6.
7.
一、如何理解周界报警系统周界防护本身是一种防御体系,就像古老的中国长城,一直以来实体周界防御体系都是以围墙、围网、栅栏等方式存在。周界报警系统则是依附在原有实体周界防御体系之上的一种自动化智能设备,它包含传感、网络和分析管理模块,分别完成采集数据、传输和算法分析功能。系统时时刻刻收集传感器采集的数据进行分析处理,判断出符合入侵行为的事件,滤除各种干扰产生的事件。 相似文献
8.
创新和分享是时代发展的永恒主题,随着云计算、物联网、大数据、人工智能等技术的更新迭代,安防视频监控领域催生出一个又一个百亿和千亿级市场。雪亮工程、智慧城市、智慧工厂、智慧零售等场景不断落地,全互联、全感知、更智慧的系统正在改变着我们的城市和生活,如何应用新技术改造现有的视频系统,使之能更好地适应物联网时代的视频智能化、情报化的应用需求迫在眉睫。作为国内安防领域的软件供应商,北京中盛益华科技有限公司始终秉持"开放、合作、共赢"的公司理念,致力于推动视频监控+行业应用的深度融合,为客户打造世界领先的安防综合解决方案。 相似文献
9.
10.
为了快速寻找有害有毒气体污染源,利用8个红外激光气体传感器,分别安装步进电机驱动旋转的圆盘圆周上在不同的方向上对污染气体进行数据采集。同时与二维热差式风速风向传感器采集到的风速风向数据,一并送入MSC1210单片机进行数据处理和运用智能人工神经网络进行模式训练与模式识别,从而识别出污染源的位置、浓度和种类。通过GPS全球卫星定位系统和GPRS无线传输网络,把监测到的信息发送给相关部门早做处理,并报警,避免污染进一步扩散。实验表明,该智能化追索气体污染源监测仪具有良好的可靠性、安全性和实用性。 相似文献