全文获取类型
收费全文 | 210篇 |
免费 | 9篇 |
国内免费 | 135篇 |
专业分类
化学 | 303篇 |
力学 | 1篇 |
综合类 | 5篇 |
数学 | 4篇 |
物理学 | 41篇 |
出版年
2023年 | 4篇 |
2022年 | 3篇 |
2019年 | 12篇 |
2018年 | 4篇 |
2017年 | 5篇 |
2016年 | 8篇 |
2015年 | 5篇 |
2014年 | 19篇 |
2013年 | 3篇 |
2012年 | 9篇 |
2011年 | 19篇 |
2010年 | 19篇 |
2009年 | 19篇 |
2008年 | 15篇 |
2007年 | 23篇 |
2006年 | 22篇 |
2005年 | 18篇 |
2004年 | 12篇 |
2003年 | 13篇 |
2002年 | 7篇 |
2001年 | 14篇 |
2000年 | 6篇 |
1999年 | 5篇 |
1998年 | 8篇 |
1997年 | 9篇 |
1996年 | 8篇 |
1995年 | 10篇 |
1994年 | 9篇 |
1993年 | 4篇 |
1992年 | 12篇 |
1991年 | 3篇 |
1990年 | 7篇 |
1989年 | 9篇 |
1988年 | 3篇 |
1987年 | 1篇 |
1986年 | 3篇 |
1985年 | 1篇 |
1984年 | 1篇 |
1983年 | 2篇 |
排序方式: 共有354条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
生物电阻抗法(BIA)是一种安全非侵入式的、结果可靠有效的人体组成成分(脂肪含量)测量方法。以此为原理,设计了一款便携式无线人体脂肪率测量仪。硬件上,系统以高集成化、低功耗的阻抗测量芯片AD5933为核心,通过蓝牙实现与上位机的无线通信,大大降低了设备的复杂度。软件部分提出一种单频点小阻抗范围的增益系数校准方式,计算量小且容易实现。将新测量仪和欧姆龙体脂仪HBF-358进行对比实验,并作Bland-Altman一致性分析。结果表明,二者的相关系数为0.997。此外,该测量仪还具有易操作、小型化的特点。 相似文献
2.
选用HP-NINOWax毛细管色谱柱及氢火焰离子化检测器(FID),采用程序升温,建立了4种脂肪烷基二甲基叔胺的分析方法。结果表明,4种脂肪烷基二甲基叔胺质量浓度在0.005~1.0 g/L范围内,其峰面积与质量浓度有良好的线性关系,相关系数(R2)在0.9996以上。检出限(LODs,信噪比为3)在0.001~0.002 g/L之间,定量限(LOQs,信噪比为10)在0.003~0.005 g/L之间,回收率在90%~130%之间,相对标准偏差为1.3%~6.9%(n=6)。方法的线性范围宽、回收率高、选择性好,可用于叔胺的产品质量分析及生产过程控制分析。利用该方法对阳离子表面活性剂合成反应中十六烷基二甲基叔胺进行监测,结果很好地符合双分子亲核取代反应。该方法比滴定分析法更快速、精确,与液相色谱法相比,不需要进行柱前衍生或者使用色谱-质谱联用仪器。 相似文献
3.
4.
脂肪作为牛奶中的重要营养成分,是评价牛奶质量的一项重要指标。高光谱图像技术能够提供几十到数千波长的数据,能够反映牛奶中不同组成成分细微的光谱差异;另一方面,相邻波段之间往往具有很强的相关性,不仅增加了计算量,而且容易造成维数灾难等问题,因此对高光谱数据进行波段选择非常重要。工作中提出了PLS-ACO特征波段选择方法,并与遗传算法结合,组合成了PLS-ACO-GA的特征波段选择新方法。提出的两种方法以蚁群算法为基础,PLS回归模型回归系数的绝对值作为评价波长重要性的主要依据,以此作为蚁群算法的启发式信息,利用蚁群算法进行智能搜索,结合遗传算法,产生更多优秀的特征波段组合,避免PLS-ACO算法得到的只是局部最优解,得到的最优波段组合能够更好的反映牛奶中脂肪成分的信息;通过计算波长贡献率,筛选出最优波段组合,并与遗传算法,CARS算法和基本蚁群算法光谱特征选择方法比较,最后比较不同特征选择方法下的PLS回归模型预测效果。PLS-ACO, PLS-ACO-GA, CARS, GA和ACO分别筛选了牛奶样品光谱中的18,16,40,43和42个特征波段。其中PLS-ACO-GA筛选波段后的PLS预测模型效果最好,预测集R2p和RMSEP分别为0.997 6和0.062 2,PLS-ACO次之,预测集R2p和RMSEP分别为0.997 0和0.077 8。PLS-ACO和PLS-ACO-GA不仅减少了特征波段数量,而且提高了模型的精度。对PLS-ACO-GA进行特征波段选择后的数据,建立MLR,RFR和PLS回归预测模型。MLR预测模型的R2p和RMSEP分别为0.997 6和0.062 3。RFR回归模型R2p和RMSEP分别为0.999 9和0.003 0,PLS回归模型的R2p和RMSEP分别为0.997 6和0.062 2。RFR模型在三种回归预测模型中表现最好。研究结果表明PLS-ACO和PLS-ACO-GA这两种方法可以实现光谱数据特征波段选择,高光谱技术可以实现牛奶中脂肪含量的检测,为牛奶脂肪含量检测提供了一种新的、快速无损的方法。 相似文献
5.
超微孔材料具有1~2 nm的孔径,在分离、催化应用中有望展现出择形催化的能力。 寻找经济、简便的合成超微孔材料的表面活性剂体系是一项有意义的工作。 本研究以短链季铵盐(十烷基三甲基溴化铵,记为C10TAB)和不同链长脂肪酸酸盐混合胶束为模板剂,硅酸钠为硅源,成功制备出高度有序超微孔SiO2。 通过小角X射线衍射、N2吸附-脱附、傅里叶变换红外光谱、扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM)等技术手段对产品的结构和性能进行了表征。 结果表明,合成体系中脂肪酸盐碳链长、加入量、晶化温度等对产物孔道有序性有很大影响。 当选择正辛酸钠(SO)为助表面活性剂,当n(C10TAB):n(Na2SiO3):n(SO):n(H2O)=1:1.5:0.3:800,晶化温度为80 ℃时,可以得到高度有序超微孔SiO2。 煅烧后样品比表面积为1300 m2/g,孔体积0.49 cm3/g,孔径分布在1.90 nm。 相似文献
7.
酸牛奶作为一种重要的发酵乳制品,伴随着发酵过程,其各种营养成分时刻发生着复杂的变化,因此,建立酸牛奶的快速高效检测技术可以实现对生产过程的实时监控,这也是食品安全监管要达到的重要目标。傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)因其快速、高通量、无化学污染、可对掺假成分予以分辨等特点被广泛应用于食品安全领域。以FTIR技术为核心,利用氟化钙薄膜法,将酸牛奶FTIR光谱图与其营养成分(能量值,蛋白质、脂肪、碳水化合物和钠含量)对照,建立了基于最小二乘法(PLS)的定量化预测模型。结果表明,该模型样品校正集的能量值,蛋白质、脂肪、碳水化合物和钠含量的交叉检验R~2值分别达到0.938 9,0.926 6,0.918 6,0.941 8和0.977 1;该模型用于预测,其样品验证集的交叉检验R~2值分别为0.920 5,0.905 3,0.908 5,0.939 3和0.936 4。由此可见,该模型对酸牛奶各营养指标均具有较好的预测准确性,在时间上具备较好的稳定性。不同于传统的化学检测方法,本研究为实现对酸牛奶品质的快速检测提供了一种较为可行的方法。该方法作为乳制品质量监控技术的一项初步探索,具有较好的应用前景。 相似文献
8.
脂肪族聚酯是一类越来越受到关注的生物可降解生物材料。由于所有的医疗和药物制品在临床应用时都将不同程度地同机体组织或血液接触,而其表面又将是首先与机体组织或血液接触的部分,因此脂肪族聚酯医用制品的表面生物相容性更是同制品生物安全性和有效性有直接关系的性质。本文在分析脂肪族聚酯自身特性及对其制品表面生物相容性影响因素的基础上,介绍了采用物理、化学和等离子体处理方法对脂肪族聚酯制品表面生物相容性的改进。在分析和讨论各表面改性方法优点的同时,也指出了该法所存在的缺点、不足和应用的局限性。从而可为提高具体的脂肪族聚酯医用制品的表面生物相容性提供可供选择的表面改性方法。 相似文献
9.
由于人体组织结构的复杂性和个体差异性,采用光谱分析技术实现组织内部信息的检测方法中,仍存在着检测位置不明确的问题。采用多位置空间分辨漫反射光谱法对脂肪肌肉组织中内部信息的最佳探测位置进行了研究。由于目标组织为肌肉组织,为了消除由于不同人体皮下脂肪层厚度的差异以及目标层中多次后向散射光对测量结果引起的较大误差,并根据光在复杂生物组织中的传输模型,通过增加约束条件———两条理想的“香蕉型”路径—来定义有效光子比 SNR,并以 SNR 作为评价最佳探测位置 SDSbest的标准,对优化后的Monte Carlo仿真结果进行统计分析,分别研究了脂肪层厚度hf、脂肪层吸收系数μaf和肌肉层吸收系数μam与光源探测器间距 SDS之间的关系,并以hf 为自变量与 SDSbest建立线性回归模型。研究表明,(1)当0脂肪层厚度值0.12与0.22 cm作预测,得到预测误差分别为0.03014和0.02016,预测误差均能控制在5%以内。该方法能更方便、快速地为测量组织内部信息确定最佳检测位置,并有效削弱浅表组织以及目标层中多次背向散射光的干扰。 相似文献