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1.
The Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has become one of the threats to the world. Computed tomography (CT) is an informative tool for the diagnosis of COVID-19 patients. Many deep learning approaches on CT images have been proposed and brought promising performance. However, due to the high complexity and non-transparency of deep models, the explanation of the diagnosis process is challenging, making it hard to evaluate whether such approaches are reliable. In this paper, we propose a visual interpretation architecture for the explanation of the deep learning models and apply the architecture in COVID-19 diagnosis. Our architecture designs a comprehensive interpretation about the deep model from different perspectives, including the training trends, diagnostic performance, learned features, feature extractors, the hidden layers, the support regions for diagnostic decision, and etc. With the interpretation architecture, researchers can make a comparison and explanation about the classification performance, gain insight into what the deep model learned from images, and obtain the supports for diagnostic decisions. Our deep model achieves the diagnostic result of 94.75%, 93.22%, 96.69%, 97.27%, and 91.88% in the criteria of accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value, which are 8.30%, 4.32%, 13.33%, 10.25%, and 6.19% higher than that of the compared traditional methods. The visualized features in 2-D and 3-D spaces provide the reasons for the superiority of our deep model. Our interpretation architecture would allow researchers to understand more about how and why deep models work, and can be used as interpretation solutions for any deep learning models based on convolutional neural network. It can also help deep learning methods to take a step forward in the clinical COVID-19 diagnosis field.  相似文献   
2.
Proton exchange membrane fuel cells are considered a promising power supply system with high efficiency and zero emissions. They typically work within a relatively narrow range of temperature and humidity to achieve optimal performance; however, this makes the system difficult to control, leading to faults and accelerated degradation. Two main approaches can be used for diagnosis, limited data input which provides an unintrusive, rapid but limited analysis, or advanced characterisation that provides a more accurate diagnosis but often requires invasive or slow measurements. To provide an accurate diagnosis with rapid data acquisition, machine learning methods have shown great potential. However, there is a broad approach to the diagnostic algorithms and signals used in the field. This article provides a critical view of the current approaches and suggests recommendations for future methodologies of machine learning in fuel cell diagnostic applications.  相似文献   
3.
在药芯焊丝脉冲TIG电弧增材制造过程中,发现了电弧“骑”在成形件两侧的现象,该电弧被称为倒Y形电弧。倒Y形电弧对成形件两侧均有加热作用,其偏移导致成形件两侧受热不均,影响熔覆过程稳定性。按照点阵法测得的光谱数据利用Stark展宽方法计算了倒Y形电弧拖曳部分的电子密度,本研究试验条件下有部分区域(侧壁以外2 mm左右,Z方向0位置以下1.5 mm左右)符合局部热力学平衡条件。利用光谱诊断的Boltzmann图法来计算电子温度,将各点的数据拟合得到完整电弧温度场,分别从平行和垂直于焊枪运动方向分析了熔敷过程中倒Y形电弧的温度场。结果表明,从两个方向光谱诊断得到的倒Y形电弧钨极轴线处的温度最高值均大约为14 000~16 000 K, 分布在钨极端部下方0.5~1.5 mm范围内,电弧拖曳部分的温度大约为5 000~8 000 K。在垂直于焊枪运动方向上,当钨极轴线与熔敷层中心重合时,正常倒Y形电弧及其温度场关于钨极轴线对称分布。当钨极轴线偏移熔敷层中心左侧1 mm时,倒Y形电弧向左发生偏移且温度场也向左发生了偏移,熔敷层左侧温度明显高于右侧温度。在平行于焊枪运动方向,倒Y形电弧温度场扭曲较小,熔敷过程中焊丝从钨极前(左)侧送入,扰动电弧且吸收电弧热量,导致电弧前(左)侧的尺寸和温度均小于后(右)侧,电弧拖曳部分出现了收缩现象。通过分析钨极轴线与熔敷层中心重合以及钨极轴线向左偏移熔敷层中心1 mm的电信号,发现前者的均值电压、基值均值电压、峰值均值电压均小于后者。利用电信号结合高斯热源模型进行分析,在成形件左侧壁相同位置,正常倒Y形电弧的温度和热流密度小于偏移的倒Y形电弧,在成形件右侧壁相同位置则相反,这与光谱诊断得到的温度场分布关系吻合。研究结果对于建立电弧增材制造过程中新的热源模型和过程监控具有重要意义。  相似文献   
4.
梅隽彦 《广州化学》2020,45(2):64-75
从细胞穿膜肽(CPP)的分类、内化机制、与货物的连接和应用四个方面讲述目前人们在对细胞穿膜肽的研究上已经取得的成果。细胞穿膜肽是一种能穿过细胞膜的短肽,可分为阳离子型肽、两亲性肽和疏水性肽。细胞穿膜肽的内化机制主要有内吞作用、直接渗透、依赖于糖蛋白的内化机制和依赖于浓度的内化机制等。近年来,人们合成了多种有实际应用价值的CPP-货物复合物,在细胞穿膜肽的应用上,取得了很多进展和突破。科学家们主要研究将细胞穿膜肽应用于药物递送和细胞成像。  相似文献   
5.
本研究以亲油性的双面胶作为基底,利用滴涂二乙炔单体结合紫外光聚合来制备均匀的聚二乙炔(PDA)薄膜,通过荧光和颜色两种信号变化模式(即"双模光学检测")研究了PDA薄膜对VOC气体的响应性,发现制备的PDA薄膜在2 min内就可以实现明显的荧光和颜色变化,有效解决了目前PDA薄膜在VOC气体检测方面存在响应速度慢、薄膜均一性差等问题.此外,为解决单一PDA薄膜的交叉响应性问题,本研究制备了四种不同的基于双面胶基底的PDA薄膜,并将制备的4种PDA薄膜集成到一片PDMS薄膜基底上来构建柔性的传感阵列,利用阵列的颜色变化结合模式识别技术,实现了对8种VOC气体的快速、灵敏区分.进一步将制备的PDA薄膜阵列用于健康人、模拟糖尿病及肾病患者呼出气体中VOC标志物的辨别和分析研究,发现可以将三类人的呼出气体清晰地区分,说明了该阵列在呼气疾病诊断中的应用前景.与目前报道的PDA薄膜阵列相比,本研究中基于双面胶基底的PDA薄膜阵列具有气体响应速度快、灵敏性高、柔韧性好、制备工艺简单、成本低、易于大规模制备等优点,有望用于实VOC气体检测研究中.  相似文献   
6.
由于目前在小型无人机执行器故障诊断中存在着智能化程度较低,容易受到人为因素干扰,从而出现故障漏检等问题,难以满足小型无人机对飞行安全的要求。为此,本文提出一种基于多维数据关联规则挖掘(Multidimensional Data Association Rules Mining: MDARM)和VxWorks操作系统的小型无人机执行器故障诊断方法,通过建立执行器内部传感器测量的温度、压力、流速、力矩等相关变量的历史数据库,并对这些数据进行预处理,以避免带来噪声污染,并利用可测量参数与不可测量参数之间的关联性,建立故障诊断知识库,避免了诊断过程中的人为因素干扰,实现小型无人机执行器故障的精准测量。实验结果证明,这种方法能够有效地提高故障准确率64.7%,对小型无人机执行器的智能诊提供有效指导,应用前景广阔。  相似文献   
7.
为了提高自动驾驶仪故障测试与诊断的快速性与准确性,提出了一种基于遗传算法的自动驾驶仪测试性分析方法;此方法解决了遗传算法应用于测试项目选择的难点,构建了最优的故障测试策略,能以最短时间完成测试并满足测试覆盖性的要求;利用故障测试获得的知识,简化故障与测试间的相关性矩阵,加快了故障诊断的速度;最终获得了故障测试与诊断一体化的方法;实验结果表明,此方法有效提高了故障测试与诊断的速度,并且易于实现。  相似文献   
8.
针对电子系统中多值测试条件下的测试排序问题,提出了一种诊断策略优化方法。首先,以相关性矩阵模型为基础,将已有的二值测试的优化算法同多值测试问题相结合,提出了适用于多值测试的基于霍夫曼编码的启发式函数;其次,将平均测试代价最小和平均测试步骤最少作为优化目标,采用与或树启发式搜索算法生成诊断树,得到多值测试的诊断策略,并给出了诊断策略优化方法的具体实现步骤;最后,将其应用到航空设备的实例中。结果表明提出的基于霍夫曼编码的与或树启发式搜索算法是可行的,其生成的诊断树是最优的,比基于信息熵的与或树启发式搜索算法具有更小的平均测试代价和更少的平均测试步骤。  相似文献   
9.
相位匹配是相干反斯托克斯拉曼散射(CARS)测温的关键技术之一,针对现有非稳腔空间增强探测(USED)相位匹配方式中存在的背景辐射大、光路调试不灵活以及斯托克斯光利用率低的不足,提出了一种新的USED CARS相位匹配实现方案:即设计一个与斯托克斯光斑大小相当、呈45°斜角的斜反镜,用于反射全部斯托克斯光,并以斜反镜代替传统USED CARS中的环反镜,让泵浦光从斜反镜后方射入,从而形成USED相位匹配方式。新的USED CARS相位匹配方案中:由于斜反镜面积相对于环反镜大为减小,使得因反射而进入光路的背景辐射大幅降低;斜反镜本身可作为光路调节元件,因而增加了光路调试灵活度;斯托克斯光被斜反镜全部反射用于产生CARS信号,提高了其利用效率。基于平面火焰炉稳态火焰开展的测温实验结果表明:新的USED CARS相位匹配方案不但克服了传统USED CARS中存在的不足,而且具有更小的标准差,是一种更为有效的相位匹配方法。  相似文献   
10.
【】本文针对过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,运用多级BP神经网络诊断思想,提出了基于多级BP神经网络的多故障诊断方法。文中根据BP神经网络改进算法和网络撕裂法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,快速准确诊断得出电路中的故障模块。  相似文献   
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