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191.
为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明:YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检... 相似文献
192.
针对传统植被资源调查方法工作量大、成本高、效率低的问题,利用高分辨率无人机遥感影像,联合地物光谱-纹理-空间信息,构建了一种适用于描述城市不同植被种类的多维特征空间,在此基础上对三种应用广泛的分类算法(基于像素的、面向对象的支持向量机及深度学习Mobile-Unet语义分割模型)开展了对比分析研究.结果表明:本文提出的联合地物光谱-纹理-空间信息的特征空间构建方法能够有效地描述城市不同类型植被的特征差异,提升影像分割、植被分类的精度;在分类精度上,基于像素和面向对象的支持向量机分类结果的总体精度均超过90%,深度学习方法的总体分类精度为84%;在算法效率上,传统机器学习方法也优于深度学习方法.因此,得出结论针对城市小区域、小样本的植被精细分类,传统机器学习分类方法比深度学习方法效果更好. 相似文献
193.
为探讨西藏高校大学生学习能力的基本状况及特点,采用横断研究,调查了西藏3所高校的492名大学生。结果显示:大学生在学习能力问卷各个维度及总问卷上的得分平均值为3.15,表明大学生对自己学习能力的主观判断是在比"一般"好一些的程度上;不同年级大学生在学习过程自我监控能力、学习能力总分上存在显著差异,在其他维度上差异不显著;西藏高校大学生学习能力仍有待提高,个体差异较大,在性别、专业、独生与否、生源地、民族等方面略有差异,学习能力没有随着年级的升高而提高,总体呈现倒"U"型趋势。 相似文献
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199.
《黑龙江环境通报》2020,(5):82-85
在"互联网+教育"的时代,学习支持服务渗透到大学英语课程的设计、开发、发送和落实等各个过程,并已成为线上学习的重要保障。为进一步提高大学英语教学的效能,实现个性化学习和个性化教学的开展,有效完成大学英语培养目标,以SPOC的大学英语教学模式为基础,对英语学习支持服务的内容与价值进行了分析,提出了"导学、学习方式、学习设施、学习管理服务和促学"的学习支持服务五因子,并结合教学实践,构建了基于SPOC的英语学习支持服务策略。这有利于向学习者提供在线和面对面的技术、资源、活动、管理、评价等支持服务,提高英语学习效能,为满足学习者的个性化需求提供良好的支持服务。 相似文献