全文获取类型
收费全文 | 4425篇 |
免费 | 520篇 |
国内免费 | 590篇 |
专业分类
化学 | 537篇 |
晶体学 | 40篇 |
力学 | 248篇 |
综合类 | 276篇 |
数学 | 3356篇 |
物理学 | 1078篇 |
出版年
2024年 | 1篇 |
2023年 | 80篇 |
2022年 | 108篇 |
2021年 | 120篇 |
2020年 | 73篇 |
2019年 | 108篇 |
2018年 | 53篇 |
2017年 | 98篇 |
2016年 | 133篇 |
2015年 | 152篇 |
2014年 | 297篇 |
2013年 | 191篇 |
2012年 | 291篇 |
2011年 | 314篇 |
2010年 | 265篇 |
2009年 | 246篇 |
2008年 | 320篇 |
2007年 | 267篇 |
2006年 | 219篇 |
2005年 | 235篇 |
2004年 | 204篇 |
2003年 | 263篇 |
2002年 | 194篇 |
2001年 | 199篇 |
2000年 | 146篇 |
1999年 | 114篇 |
1998年 | 108篇 |
1997年 | 122篇 |
1996年 | 99篇 |
1995年 | 81篇 |
1994年 | 97篇 |
1993年 | 65篇 |
1992年 | 83篇 |
1991年 | 58篇 |
1990年 | 58篇 |
1989年 | 37篇 |
1988年 | 11篇 |
1987年 | 7篇 |
1986年 | 6篇 |
1985年 | 2篇 |
1984年 | 4篇 |
1983年 | 2篇 |
1982年 | 3篇 |
1975年 | 1篇 |
排序方式: 共有5535条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
《中国惯性技术学报》2019,(4)
自主研发绝对重力仪的测量结果中出现的离群程度不同的异常值会直接影响测量结果的准确度和测量精度。目前一般采用的一元正态分布异常值检测算法漏检率高,容易造成测量结果的偏差和测量精度的下降。利用人工智能算法中的局部异常因子异常值检测算法,可以在线、快速、高效地完成自主研发绝对重力测量数据的异常值检测。首先,根据实测数据构建测试数据集,利用数值模拟确定局部异常因子算法邻域宽度参数的取值;然后,基于实测数据进行异常值检测并进行结果评估。评估结果表明,局部异常因子异常值检测算法对离群程度不同、连续出现异常值等情况检测效果明显优于一元正态分布异常值检测算法,组测量精度平均提高9.37μGal,可以作为自主研发绝对重力仪异常值检测的通用算法完成组测量结果的异常值检测。 相似文献
2.
本文从一道竞赛题出发介绍处理n元条件极值问题的一种策略,通过分析已知的等量关系,猜测与试探取得最值的条件,寻找并建立局部不等式,完成问题的求解或证明,并举例说明这一解法的应用. 相似文献
3.
针对不同环境光亮度下手机拍摄印品后提取秘密信息困难的问题,提出一种基于奇异值信息熵不变特性的抗打印拍摄信息隐藏方法。将彩色载体图像转换到YCbCr颜色空间,选择Contourlet域低频系数进行奇异值分解,利用奇异值信息熵的不变特性,将全息加密的彩色QR码嵌入到彩色载体图像的奇异值中。实验结果表明算法不可见性好,不仅对打印拍摄具有很好的鲁棒性,而且对压缩滤波攻击及几何攻击后再次打印拍摄二次攻击仍然具有很好的抵抗性。以彩色QR码作为防伪信息,可以携带丰富的版权信息,使用手机即可识别,方便快捷,在商品包装防伪方面有着很好的实际应用价值。 相似文献
4.
智能手机的主要叶类蔬菜品质和新鲜度指标的光谱检测 总被引:2,自引:0,他引:2
蔬菜品质和新鲜度的高低不仅影响食用时的口感,而且营养程度也不一样。作为蔬菜品质和新鲜度重要参考指标之一的叶绿素和含水量的检测,已经越来越受到国内外学者的重视。相比于传统的肉眼目视判断的检验方法,可见-近红外光谱分析具有快速高效、无损、非接触等独特的优势,更加适合蔬菜的实时检测。目前相关研究主要集中在生长中植被叶绿素和含水量的反演,对市场上成品蔬菜的研究较少,或者研究对象单一,缺乏市场普适性。此外,光谱数据的获取需要专业的光谱仪采集,费时费力,各种生理生化指标的研究离实用化还有很长的距离。为了与实际相结合,基于智能手机光谱系统(SCSS)建立了快速、准确、普适性强的反演蔬菜叶绿素和含水量的模型,并通过地面光谱仪SVC数据验证了该系统的可靠性。选取市场典型的五种蔬菜(菠菜、小油菜、油麦菜、生菜和娃娃菜)作为实验样本,分别进行常温保存和冷藏保存来模拟现实中菜市场和超市的蔬菜储存环境。每隔24 h进行一次数据采集。对获取的原始光谱数据进行波段选择和小波变换去噪的预处理。构建蔬菜叶绿素反演指数(VCRI(m, n))和蔬菜含水量反演指数(VWRI(i, j)),分别提取该两个指数与叶绿素和含水量实测值的相关系数R作为权重系数,最终建立了叶绿素和含水量的加权平均反演模型。实验结果表明,SVC仪器和SCSS两者数据针对蔬菜叶绿素和含水量的敏感波段基本一致,叶绿素反演的敏感波段在730~980 nm之间,反演精度R2分别为0.863和0.808 1,标准差为8.679 5和8.892 5;含水量反演的敏感波段在水汽吸收波段950~1 000 nm之间,反演精度R2分别为0.742 9和0.712 9,标准差为8.789 9%和8.861 4%。SVC实验数据跟SCSS实验数据结果十分接近,验证了新型智能手机光谱系统实时监测蔬菜叶绿素和含水量的有效性。智能手机光谱系统具有体积小、价格便宜的优势,结合网络云端服务和实时数据反馈的特点,能够实现蔬菜品质和新鲜度指标的智能检测,让光谱分析真正应用于人们日常生活中。 相似文献
5.
一、试题呈现题目(南京、盐城2014届高三年级第二次模拟考试第17题)如图1,经过村庄A有两条夹角为60°的公路AB、AC,根据规划拟在两条公路之间的区域内建一工厂P,分别在两条公路边上建两个仓库M、N(异于村庄A),要求PM=PN=MN=2(单位:千米).如何设计,使得工厂产生的噪声对居民的影响最小(即工厂与村庄的距离最远). 相似文献
6.
在DMF/H2O/CH3OH的混合体系中,反应温度为170℃,Mn SO4·4H2O盐溶液在p H=5和7的条件下,加热72小时,最终得到了结构不同的硫酸锰骨架[Mn2(SO4)3]·(H3O)2(1)和[Mn3(SO4)2(OH)2(H2O)2](2)。化合物结构通过单晶X-射线和红外光谱所表征,相应的晶胞参数:化合物1,立方晶系,空间群:P213,a=10.2009(12),V=1061.49(37)3,Goo F=1.158,Flack parameter 0.02(2),R1=0.0186(I2sigma);化合物2,四方晶系,空间群:Pbcm,a=7.3214(15),b=9.984(2),c=13.291(3),V=971.5(4)3,Goo F=1.063,R1=0.0227(I2sigma);单晶X射线分析显示化合物1是一个三维单手性硫酸锰骨架,化合物2是一个非手性羟基硫酸锰骨架。实验结果说明,p H值对硫酸锰骨架的改变起重要作用。 相似文献
7.
采用了微氧化烧结制备了不同Y2O3质量分数(0%、2%、4%、6%)的多孔SiC陶瓷,通过对陶瓷的晶体结构、微观形貌、物理性能和Cd2+的去除率测试发现:添加了Y2O3的SiC陶瓷出现了较多的第二相Y2SiO7、Y5Si3C0.5,随着Y2O3的质量分数增加逐渐升高,主相的衍射峰的强度有降低。扫描电子显微镜测试发现,SiC陶瓷的尺寸在2.5 μm,Y2O3引入后,SiC陶瓷的晶粒尺寸降低,高温烧结时液相的含量增加,熔体粘度降低,晶粒结合更加紧密,Y2O3的引入提高了多孔陶瓷的体积密度,Y2O3质量分数为6%SiC的体积密度最大为2.21 g/cm3。热导率随着Y2O3质量分数的增加呈现出先升高后降低的趋势。金属Cd2+的过滤测试表明:随着Y2O3质量分数增加,Cd2+的残留质量浓度、膜通量和去除率先降低后升高,当掺杂质量分数为4%时,Cd2+残留质量浓度最低为0.042 mg/L,膜通量达到了最大值572 L/(m2·h),去除率最大为99.95%,相比未掺质量分数杂体系的去除率提高了0.14%。随着溶液pH值的逐渐增大,金属Cd2+的残留质量浓度逐渐降低、去除率逐渐升高,pH≥9时最终均趋于稳定。综合来看,多孔SiC陶瓷的助烧剂Y2O3最佳掺量为4%。 相似文献
8.
采用液相法,在醇-水体系中,以Mg(NO3)2·6H2O为镁源、PEG-2000为表面活性剂、NH3·H2O为沉淀剂,研究了pH值和焙烧温度对制备MgO纳米片晶体性质的影响.采用XRD、SEM和BET等手段对MgO纳米片晶相组成、微观形貌、孔结构进行分析表征.研究结果表明,pH值和焙烧温度对MgO纳米片晶相组成没有影响,但对样品微观形貌和比表面积影响较大.较低的pH值和焙烧温度或者较高的pH值和焙烧温度均会导致样品形状不规则,出现不同程度团聚,比表面积较小.在pH=10、焙烧温度500℃条件下制得MgO纳米片形状规整、分散性较好,比表面积、孔容和平均孔径分别为145.42 m2·g-1、0.67 mL·g-1和18.56 nm. 相似文献
9.
多粒度粗糙集和决策论粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,目前已成为人工智能研究的热点.然而,它们大多处理的都是单值信息系统中的问题.而实际生活中绝大多数都是处理多值问题,为了解决这一问题,在多集值信息表中将多粒粗糙集与模糊决策论粗糙集相结合进行研究,提出了其在乐观,悲观情形下的上下近似,研究了一些相关性质并给出了多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集精度、粗度的概念,最后通过一个具体例子验证其有效性. 相似文献
10.