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1.
通过建立考虑大数据营销及零售商风险规避的博弈模型,对绿色供应链定价、产品绿色度及利润进行比较分析。研究发现:无论集中决策、双方风险中性分散决策还是仅零售商风险规避分散决策,考虑大数据营销时的供应链整体期望利润和产品绿色度较高,且大数据营销效率因子对产品绿色度的增加有正向作用;双方风险中性分散决策下,一定条件下,两部定价契约能够有效协调供应链整体利润,实现帕累托改进;仅零售商风险规避分散决策下,零售商的风险规避行为会降低其对大数据营销的投入,一定条件下,两部定价契约也能够实现供应链整体期望利润的帕累托改进。  相似文献   
2.
木材密度可以反映木材的干缩性、抗压抗拉强度等多种物理性质,是重要的木材物理特性。采用近红外光谱技术能够实现木材密度的快速预测,可克服传统检测方法耗费人力、物力、时间的弊端,但建模结果往往受异常样本的影响。为准确识别并剔除样本集中的异常样本,提出一种孤立森林结合学生化残差方法(IFSR),在利用孤立森林集成特征的优点基础上考虑样本对模型的影响度,可同时检测异常样本与强影响样本。该研究对181个落叶松木材样本的近红外光谱及其在常温下的气干密度进行了测定。通过对比多种方法预处理和特征选择方法,确定采用标准正态变量变化(SNV)+去趋势处理(DT)+均值中心化(MC)+标准化(Auto)方法进行预处理,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)进行特征波段选择,消除噪声及无关信息对算法的影响,简化数据集,提高算法剔除异常样本的准确性。为验证IFSR方法剔除异常样本的能力,将其与蒙特卡洛交互验证(MCCV)、马氏距离(MD)等其他六种异常检测方法对比分析,建立偏最小二乘(PLS)模型对其进行异常检测性能评价。同时在上述基础上采用粒子群寻优-支持向量机回归(PSO-SVR),BP神经网络(BPNN)与PLS分别建立落叶松木材密度近红外预测模型。结果表明,IFSR结合PSO-SVR方法得到的优化模型预测能力最强,IFSR可有效剔除奇异样本,提高模型精度。  相似文献   
3.
植物精油是从芳香植物提取的天然复杂化合物,作为芳香植物的次生代谢产物具有挥发性和浓郁香味,其特有的多样化生物活性广泛应用于医药和化妆品行业。植物精油具有高渗透性,能以活跃的分子态渗透皮肤组织,经淋巴腺吸收后进入血液,其所含的重金属元素也极易随植物精油进入人体对健康构成潜在威胁。采用硝酸-双氧水对植物精油进行微波消解,在多模式样品导入系统(MSIS)的双重模式下,采用电感耦合等离子体发射光谱(ICP-OES)测定其中可形成蒸气重金属元素As,Sn,Sb,Hg和不可形成蒸气重金属元素Cr,Ni,Cd和Pb的含量。选择盐酸对样品进行酸化并预还原氧化态元素,通过在线加入L-半胱氨酸/酒石酸提高可形成蒸气元素的蒸气发生效率,利用硼氢化钠/氢氧化钠在MSIS中将As,Sn,Sb和Hg转变为蒸气状态;针对分析过程中存在的多个或单个光谱重叠和背景干扰,分别对空白溶液、分析元素和预期干扰元素的纯溶液进行测定,根据获得的光谱响应数据解卷积构建快速自动曲线拟合技术(FACT)模型,将分析谱线从干扰谱线中分离出来,从而实现光谱重叠干扰和背景干扰的实时校正;采用加标回收并与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)进行对比分析评价方法的准确性。各元素方法的检出限(MDL)为0.38~11.2 μg·kg-1,加标回收率为95.4%~104%,相对标准偏差(RSD)为1.9%~4.9%,对比分析的相对误差(RE)在-2.1%~2.7%之间,表明方法准确可靠,精密度高。对8种植物精油中的重金属元素进行了分析,所有植物精油样品中重金属元素As,Hg和Pb的含量远低于GB/T 26516—2011制定的限量标准,植物精油中重金属元素Cr,Ni,Sn,Cd和Sb的含量虽然没有制定限量标准,但均处于极低水平。MSIS兼具传统雾化和蒸气发生双重功能,在分析可形成蒸气元素和不可形成蒸气元素时无需切换不同进样系统,能满足大批量植物精油中微量重金属元素的高通量分析需要。  相似文献   
4.
We study the pseudoholomorphic curves with brake symmetry in symplectization of a closed contact manifold. We introduce the pseudo-holomorphic curves with brake symmetry and the corresponding moduli space. Then we get the virtual dimension of the moduli space.  相似文献   
5.
Zhong-Yu Li 《中国物理 B》2022,31(4):40502-040502
Accurate prediction of road traffic flow is a significant part in the intelligent transportation systems. Accurate prediction can alleviate traffic congestion, and reduce environmental pollution. For the management department, it can make effective use of road resources. For individuals, it can help people plan their own travel paths, avoid congestion, and save time. Owing to complex factors on the road, such as damage to the detector and disturbances from environment, the measured traffic volume can contain noise. Reducing the influence of noise on traffic flow prediction is a piece of very important work. Therefore, in this paper we propose a combination algorithm of denoising and BILSTM to effectively improve the performance of traffic flow prediction. At the same time, three denoising algorithms are compared to find the best combination mode. In this paper, the wavelet (WL) denoising scheme, the empirical mode decomposition (EMD) denoising scheme, and the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) denoising scheme are all introduced to suppress outliers in traffic flow data. In addition, we combine the denoising schemes with bidirectional long short-term memory (BILSTM) network to predict the traffic flow. The data in this paper are cited from performance measurement system (PeMS). We choose three kinds of road data (mainline, off ramp, on ramp) to predict traffic flow. The results for mainline show that data denoising can improve prediction accuracy. Moreover, prediction accuracy of BILSTM+EEMD scheme is the highest in the three methods (BILSTM+WL, BILSTM+EMD, BILSTM+EEMD). The results for off ramp and on ramp show the same performance as the results for mainline. It is indicated that this model is suitable for different road sections and long-term prediction.  相似文献   
6.
Xiaodong Yang 《中国物理 B》2022,31(5):54702-054702
The anoxia of coastal water has already been a serious problem all over the word. Nanobubbles are proved to have great applications in water remediation because they could effectively increase the oxygen content and degrade organic matters in water. But the existing methods to produce nanobubbles are complicated and high cost to operate, especially in deep sea. In this paper, we presented a low-cost method, hydraulic air compression (HAC), to produce a large number of nanobubbles and proved that nanoscale gas bubbles could be produced by HAC for the first time. Nanoparticle tracking analysis was used to measure the size and concentration of produced nanobubbles. It indicated that the concentration of nanobubbles would increase as the downpipe height increases. Degassed measurements proved that produced “nanoparticles” are gas nanobubbles indeed. More dissolved oxygen in water would provide the source for larger number of nanobubble formation. Those results are expected to be very helpful for water remediation in ocean in the future.  相似文献   
7.
获取光学窗口自身的高压强度特性是开展材料高压高应变率冲击响应行为精密测量和数据反演的重要基础。利用平板撞击和双屈服面法,通过冲击-卸载、冲击-再加载原位粒子速度剖面精细测量和数据反演,获得了约60 GPa范围内[100]LiF屈服强度特性随冲击压力的变化规律。结果表明:在实验压力范围内,[100]LiF的屈服强度随加载压力的提高而显著提高,压力硬化效应显著;同时,LiF在冲击加载下的屈服强度高于磁驱准等熵加载结果,应变率硬化效应强于热软化效应。采用Huang-Asay模型确定了可描述冲击加载[100]LiF强度特性的本构模型参数,为LiF在强度、相变、层断裂等加窗测量实验中的深入应用和数据准确解读提供了重要支撑。  相似文献   
8.
共振隧穿二极管(RTD)可编程逻辑门是一种由单双稳态转换逻辑单元(MOBILE)及正、负输入分支组成的阈值逻辑电路。基于二进制神经元模型中的三层网络结构,提出了基于RTD可编程逻辑门的n变量函数实现算法。按照汉明距离由大到小的顺序,搜索最优输入向量,用定理1或定理2方法产生隐层函数,通过变换次数,确定输入向量的真假及隐层函数的权重。由于定义了最优输入向量及变换次数,提高了算法的准确性;又由于采用了定理2方法,令设计的电路更简单。  相似文献   
9.
针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统信道估计中的导频设计问题,在压缩感知理论框架下,提出了一种基于信道重构错误率最小化的自适应自相关矩阵缩减参数导频优化算法.首先以信道重构错误率最小化为目标,推导了正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法下信道重构错误率与导频矩阵列相关性之间的关系,并得出优化导频矩阵的两点准则,即导频矩阵列相关性期望和方差最小化;然后研究了优化导频矩阵的方法,并提出相应的自适应自相关矩阵缩减参数导频矩阵优化算法,即在每次迭代过程中,以待优化矩阵平均列相关程度是否减小作为判断条件,调整自相关矩阵缩减参数值,使参数不断趋近于理论最优.仿真结果表明,与采用Gaussian矩阵、Elad方法、低幂平均列相关方法得到的导频矩阵相比,本文所提方法具有更好的列相关性,且具有更低的信道重构错误率.  相似文献   
10.
The aim of this study is to investigate market depth as a stock market liquidity dimension. A new methodology for market depth measurement exactly based on Shannon information entropy for high-frequency data is introduced and utilized. The proposed entropy-based market depth indicator is supported by an algorithm inferring the initiator of a trade. This new indicator seems to be a promising liquidity measure. Both market entropy and market liquidity can be directly measured by the new indicator. The findings of empirical experiments for real-data with a time stamp rounded to the nearest second from the Warsaw Stock Exchange (WSE) confirm that the new proxy enables us to effectively compare market depth and liquidity for different equities. Robustness tests and statistical analyses are conducted. Furthermore, an intra-day seasonality assessment is provided. Results indicate that the entropy-based approach can be considered as an auspicious market depth and liquidity proxy with an intuitive base for both theoretical and empirical analyses in financial markets.  相似文献   
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