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1.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。 相似文献
2.
3.
How does neighbors' income affect individual well‐being? Our analysis is based on rich U.S. local data from the Behavioral Risk Factor Surveillance System, which contains information on where respondents live and their self‐reported well‐being. We find that the effect of neighbors' income on individuals' self‐reported well‐being varies with the size of the neighborhood included. In smaller areas such as ZIP codes, we find a positive relationship between median income and individuals' life satisfaction, whereas it is the opposite at the county, MSA, and state levels. We provide evidence that local public goods and local area characteristics such as unemployment, criminality, and poverty rates drive the association between satisfaction and neighbors' income at the ZIP code level. The neighbors' income effects are mainly concentrated among poorer individuals and are as large as one quarter of the effect of own income on self‐reported well‐being. 相似文献
4.
5.
Ting Sun Miklos A. Vasarhelyi 《International Journal of Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management》2018,25(4):174-189
The objective of this paper is twofold. First, it develops a prediction system to help the credit card issuer model the credit card delinquency risk. Second, it seeks to explore the potential of deep learning (also called a deep neural network), an emerging artificial intelligence technology, in the credit risk domain. With real-life credit card data linked to 711,397 credit card holders from a large bank in Brazil, this study develops a deep neural network to evaluate the risk of credit card delinquency based on the client's personal characteristics and the spending behaviours. Compared with machine-learning algorithms of logistic regression, naive Bayes, traditional artificial neural networks, and decision trees, deep neural networks have a better overall predictive performance with the highest F scores and area under the receiver operating characteristic curve. The successful application of deep learning implies that artificial intelligence has great potential to support and automate credit risk assessment for financial institutions and credit bureaus. 相似文献
6.
区域贫困程度测度是精准施策,打赢脱贫攻坚战的重要依据。在对已有贫困程度测度方法回顾的基础上,文章通过分析深度贫困地区的贫困特征,提出区域贫困程度测度原则,构建区域贫困程度测度指标体系,并以甘肃为例对深度贫困县贫困程度进行测算,进一步了解深度贫困县的贫困现状、集中区域、影响因素及贫困差距等,以期为地方打赢脱贫攻坚战提供借鉴。 相似文献
7.
We construct individual well‐being measures that respect individual preferences and depend on the bundles of goods consumed by the individual. Building on previous work in which general families of well‐being measures are identified, we introduce basic transfer principles that apply either to bundles or directly to indifference sets, and we characterize specific well‐being measures that involve either the ray utility or the money‐metric utility. 相似文献
8.
Relative income gap is one of the most popular approaches for explaining the income–happiness relationship. We argue in this article that when people compare their incomes, they care about distributional fairness more than relative income disparity. It is difficult for us to explain China's income–happiness paradox if we simply compare the income gap and do not explore the income‐generation process leading to income inequality. We therefore employ an approach based on a responsibility‐sensitive theory of justice that decomposes individual income into fair and unfair components. As a proxy for distributional unfairness, unfair income is considered the main source of unhappiness. Using data from the Chinese Household Income Project survey, we find strong support for the negative relationship between income unfairness and happiness. We also find a significantly positive relationship between the relative income gap and income unfairness, which leads us to consider the income comparison hypothesis as the explanation for the income–happiness paradox in a new light. Sensitivity analyses confirm the robustness of our results. 相似文献
9.
基于385对顾客和员工的问卷调查的配对数据,考察了员工的情绪劳动如何影响顾客的信任和忠诚,以及顾客察觉准确性在其中的调节作用。研究结果表明员工的深层表演会促进顾客的信任,进而促进顾客忠诚;顾客对深层扮演的高察觉准确性会加强员工的深层扮演与顾客信任之间的正向关系,而当顾客对表面扮演察觉准确性低时,员工的表面扮演会对顾客信任有正向的影响;顾客的深层/表面扮演察觉准确性加强了深层/表面扮演、顾客信任和忠诚之间的中介效应。研究帮助从情绪的视角更好地理解服务情境中信任的前因变量,发现顾客的察觉准确性在情绪劳动影响过程中的重要作用,有助于服务企业从情绪劳动的角度来建立顾客信任和忠诚。 相似文献
10.
低山丘陵区高标准基本农田建设限制性因子识别与建设方向 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]识别低山丘陵区高标准基本农田建设的限制性因素。[方法]基于GIS平台,运用AHP-熵权法,以重庆市高标准基本农田建设的6个典型项目区为例,从田块禀赋、设施配套、投入产出水平、社会经济水平及生态环境等5方面选取15项指标,识别低山丘陵区高标准基本农田建设的限制性因素。[结果](1)低山丘陵区高标准基本农田建设限制性因素依次存在中低山缓坡区丘陵宽谷区河谷平坝区的趋势,且不同微地貌条件下的限制性因素存在一定差异。(2)从项目区评价分值来看,河谷平坝区耕地质量分值最高,为高标准基本农田重点建设区域;丘陵宽谷区建设条件与耕地质量较好,是高标准基本农田建设次重点区域;而中低山缓坡区限制性因子较多,高标准基本农田建设适宜性较差。(3)文章研究的AHP-熵权法可以适用于其他地貌类型单元下高标准基本农田建设限制性因素识别研究。[结论]因地制宜,科学合理安排低山丘陵区微地貌类型下的高标准基本农田建设内容与整治任务。 相似文献