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1.
2.
人体逆向运动学问题是人体运动合成、人体运动捕获和理解的基本问题.由于人体关节链式系统的复杂性,人体逆向运动学方程往往存在多解或无解的情形.传统的方法通常采用解析或数值迭代方法求解逆向运动学问题,在给定足够多约束的情形下能够得到比较好的解,但无法处理少量约束下生成自然的人体姿态问题.近年来,从大规模数据集中学习统计模型参数的思想被广泛运用,求解人体逆向运动学的机器学习方法中经典工作|混合Gauss逆向运动求解模型(Gaussian mixture model-inverse kinematics,GMM-IK)就提出利用混合Gauss模型建模人体姿态数据分布,并采用期望最大化方法求解参数.随着深度学习技术的发展,本文提出一种自编码神经网络与数值迭代融合的方法,在给定少量约束的情形下依然能够得到自然的人体姿态,相较于GMM-IK方法,本文所提出的方法通过神经网络自动学习姿态分布,省去了模型的假设和特征的设计,且量化实验显示本文方法的关节坐标和角度重建误差相较于GMM-IK模型平均减少了25%和39%.在应用方面,本文方法可处理光学运动捕获数据,也可用于图像视频的人体姿态估计等领域. 相似文献
3.
Ran Zhang Natalia Pavlovna Bondarenko Chuan Fu Yang 《Mathematical Methods in the Applied Sciences》2021,44(1):124-139
In this paper, we consider the Sturm–Liouville equation with the jump conditions inside the interval (0,π). The inverse problem is studied, which consists in recovering operator coefficients from two spectra, corresponding to different boundary conditions. We prove the uniqueness theorem and provide necessary and sufficient conditions for solvability of the inverse problem. We also obtain the oscillation theorem for the eigenfunctions of the considered discontinuous boundary value problem. 相似文献
4.
5.
Dr. Kyung-Seok Kang Dr. Krishnan A. Iyer Prof. Dr. Jeffrey Pyun 《Chemistry (Weinheim an der Bergstrasse, Germany)》2022,28(35):e202200115
In this concept review, the fundamental and polymerization chemistry of inverse vulcanization for the preparation of statistical and segmented sulfur copolymers, which have been actively developed and advanced in various applications over the past decade is discussed. This concept review delves into a discussion of step-growth polymerization constructs to describe the inverse vulcanization process and discuss prepolymer approaches for the synthesis of segmented sulfur polyurethanes. Furthermore, this concept review discusses the advantages of inverse vulcanization in conjunction with dynamic covalent polymerization and post-polymerization modifications to prepare segmented block copolymers with enhanced thermomechanical and flame retardant properties of these materials. 相似文献
6.
By combined power evolution laws of the spectral parameter and the initial constants of integration,a new differential-difference hierarchy is presented from the Toda spectral problem.The hierarchy contains the classic Toda lattice equation,the nonisospectral Toda lattice equation and the mixed Toda lattice equation as reduced cases.The evolution of the scattering data in the inverse scattering transform is analyzed in detail and exact soliton solutions are computed through the corresponding inverse scattering transform. 相似文献
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8.
9.
Arvind K. Saibaba Julianne Chung Katrina Petroske 《Numerical Linear Algebra with Applications》2020,27(5)
Uncertainty quantification for linear inverse problems remains a challenging task, especially for problems with a very large number of unknown parameters (e.g., dynamic inverse problems) and for problems where computation of the square root and inverse of the prior covariance matrix are not feasible. This work exploits Krylov subspace methods to develop and analyze new techniques for large‐scale uncertainty quantification in inverse problems. In this work, we assume that generalized Golub‐Kahan‐based methods have been used to compute an estimate of the solution, and we describe efficient methods to explore the posterior distribution. In particular, we use the generalized Golub‐Kahan bidiagonalization to derive an approximation of the posterior covariance matrix, and we provide theoretical results that quantify the accuracy of the approximate posterior covariance matrix and of the resulting posterior distribution. Then, we describe efficient methods that use the approximation to compute measures of uncertainty, including the Kullback‐Liebler divergence. We present two methods that use the preconditioned Lanczos algorithm to efficiently generate samples from the posterior distribution. Numerical examples from dynamic photoacoustic tomography demonstrate the effectiveness of the described approaches. 相似文献
10.
利用主元分析法对数字图像相关技术所测结构变形信息进行数据压缩,并进一步用于力学模型未知参量的反求计算。首先,为降低数字图像相关技术所测庞大数据的应用成本,提出利用主元分析法对结构表面变形场数据进行压缩,实现在保留结构表面变形信息主要特征的前提下显著降低数据量的目的;其次,针对压缩后的数据建立了基于最小二乘法的力学模型参量反求模型,并利用高斯牛顿法进行求解;最后,以具体算例从计算精度、收敛速度和抗噪性等方面验证了数据压缩对模型参量反求的效果。研究结果表明,所提方法在显著降低使用数据量的前提下,能够有效提高力学模型参量反求计算的收敛速度,特别是对于包含多个模型参数的反求问题,具有较高的精度和较好的稳定性。 相似文献