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1.
高端芯片制造所需要的极紫外光刻技术位于我国当前面临35项"卡脖子"关键核心技术之首.高转换效率的极紫外光源是极紫外光刻系统的重要组成部分.本文通过采用双激光脉冲打靶技术实现较强的6.7 nm极紫外光输出.首先,理论计算Gd18+—Gd27+离子最外层4d壳层的4p-4d和4d-4f能级之间跃迁、以及Gd14+—Gd17+离子最外层4f壳层的4d-4f能级之间跃迁对波长为6.7 nm附近极紫外光的贡献.其后开展实验研究,结果表明,随着双脉冲之间延时的逐渐增加,波长为6.7 nm附近的极紫外光辐射强度呈现先减弱、后增加、之后再减弱的变化趋势,在双脉冲延时为100 ns处产生的极紫外光辐射最强.并且,在延时为100 ns处产生的光谱效率最高,相比于单脉冲激光产生的光谱效率提升了33%.此外,发现双激光脉冲打靶技术可以有效地减弱等离子体的自吸收效应,获得的6.7 nm附近极紫外光谱宽度均小于单激光脉冲打靶的情形,且在脉冲延时为30 ns时刻所产生的光谱宽度最窄,约为单独主脉冲产生极紫外光谱宽度的1/3.同时...  相似文献   
2.
现场水体光谱观测是水体光学性质、水色遥感反演建模等研究不可或缺的基础性工作之一。常规的倾斜观测方法受其较为严格的观测几何条件限制, 需要依据船体位置、太阳方位等不断调整观测角度,特别是针对河道水体光谱观测时,还须考虑河道走向、岸线遮蔽物等情况,因此,只能设置若干站点进行离散样点的观测,难以在岸线环境较为复杂的河道水体开展连续走航快速观测。而现场水体光谱连续走航快速观测能够获取不同地方时的大样本水体反射光谱,丰富对水体二向反射特征的认识,并建立更精确的反演模型,在水色遥感研究中具有极其重要的作用。鉴于此,设计了一种基于垂直观测几何方式的内陆河道表层水体反射光谱连续走航快速观测方法,并通过时空匹配技术获取整个河道的全波长遥感反射率数据。在杭州西小江部分河段的试验表明,该方法获取的遥感反射率与同步实测的叶绿素浓度、浊度等水色组分的相关性较强,选取的特征波段获得的确定系数R2均大于0.855。Sentinel-2的观测天顶角接近于0,近乎于垂直观测。该研究使用Sentinel-2B的光谱响应函数对实测光谱进行等效光谱模拟,转换为相应波段的等效遥感反射率,反演结果与基于Sen2Cor的大气校正后的遥感反射率数据进行建模,分析结果表明,基于Sen2Cor的大气校正后的遥感反射率数据存在高估现象,同时又用Sentinel-2B的大气表观反射率反推辐射亮度,然后用FLAASH大气校正获取Sentinel-2B的遥感反射率数据,经与实测等效遥感反射率建模分析发现,基于FLAASH的大气校正后的遥感反射率数据在小于0.02 sr-1时也存在高估现象,在大于0.02 sr-1时则存在明显低估现象。研究表明,用该方法所获取的大样本实测遥感反射率数据具有对卫星反射率产品进行真实性验证的应用潜力。  相似文献   
3.
光谱质量、样本个体差异、检测系统和建模算法等多种因素共同决定水果糖度检测模型的预测精度和稳定性。采用自主研发的短积分全透射近红外在线检测系统以5 ms积分时间和0.5 m·s-1运行速度在线获取了“富士”苹果全透射光谱信号。不同姿态获取的透射光谱强度差异明显,但曲线走势相近,均在920 nm波段具有最大的光谱强度,在850 nm波段存在波谷。采用移动平均平滑、标准正态变量变换和多元散射校正等预处理方法有效去除原始光谱的随机噪声和基线偏差,减小了样本检测姿态引起的光谱差异。为分析不同检测姿态对苹果整果糖度预测模型的影响,构建了单一姿态局限模型和多姿态通用模型,结果表明基于全位点平均透射光谱构建的单一姿态局限模型对检测姿态具有很大的局限性,而多姿态通用模型预测能力较单一检测姿态相当,但却对不同的检测姿态具有更强的适用能力。为进一步提高光谱信号质量,优化模型预测能力,采用信号强度阈值优选方法实现了苹果整果糖度预测模型优化,发现移除中央位点获取的透射光谱信号,有利于提高苹果整果糖度预测模型精度。多姿态通用信号强度优化模型综合考虑不同姿态获取的光谱信息有效性,有效提升了通用信号强度优化模型的预测能力和稳定性,当多姿态通用模型中信号强度阈值为5 000时,模型预测性能最佳,其预测参数Rp,RMSEP和RPD分别为0.79,0.84%和1.58。表明短积分全透射近红外在线检测系统用于不同姿态苹果糖度预测是可行的,多姿态通用模型的建立,扩大了模型在不同姿态的预测稳健性,短积分光谱采集方式结合信号强度阈值优选方法提升了光谱信号的质量和模型的预测能力。  相似文献   
4.
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   
5.
本文首先通过量子分子动力学方法结合多尺度冲击技术研究固相TNT晶体在冲击波加载下的初始分解反应路径及其产物组分变化.通过综合分析键长变化、电子布居和中间产物的存在寿命三个要素给出了不同冲击波速(3-15 km/s)下2类可能的初始分解路径:在低速冲击下(≤7 km/s),TNT发生部分分解和聚合,分解主要源于C-NO2键的断裂,初始分解产物以NO2为主;在高速冲击下(≥9 km/s)则发生完全分解,分解主要始于六元环的形成,即NO2基团上的O与相邻CH3基团上的H相结合,然后六元环被打破,生成了OH自由基,初始分解产物以CN、CO、C2和OH为主.另外,根据模拟数据我们从理论上给出了TNT(ρ0=1.7 g/cm~3)冲击Hugoniot关系为Us=3.377+1.363 u.随后以分子光谱理论为基础,采用含时密度泛函理论获取这些主要分解产物的紫外可见吸收谱、荧光发射谱及振动分辨的荧光发射谱.此项研究有助于我们深入认识TNT高温高压状...  相似文献   
6.
介绍了一个荧光光谱方面新的实验项目:以苝和六苯基噻咯作为发光物质的特征分子,通过测定其不同聚集状态下的荧光光谱,观察聚集荧光淬灭ACQ(aggregation-causedquenching)和聚集诱导发光AIE(aggregationinduced emission)两种不同的发光现象;利用晶体学数据库CCDC (Cambridge Crystallographic Data Centre)检索特征分子的晶体结构,从分子晶体结构层面分析AIE和ACQ发光现象产生的原因,在此基础上探讨不同发光机制和分子状态的关系。论文详细描述了实验的设计思想、实验内容和实验结论,并结合教学过程,分析了该实验在开阔学生视野、提高认知水平及培养科研素养等方面所取得的教学效果。  相似文献   
7.
Jing-Jing Xia 《中国物理 B》2022,31(3):34209-034209
The optical Ramsey spectrum is experimentally realized in an 87Sr optical lattice clock, and the measured linewidth agrees well with theoretical expectation. The coherence time between the clock laser and the atoms, which indicates the maximum free evolution period of using Ramsey detection to measure the atom-laser phase information, is determined as 340(23) ms by measuring the fringe contrasts of the Ramsey spectrum as a function of the free evolution period. Furthermore, with the same clock duty cycle of about 0.1, the clock stability is measured by using the Ramsey and Rabi spectra, respectively. The experimental and theoretical results show approximately the same stability as the two detection methods, which indicates that Ramsey detection cannot obviously improve the clock stability until the clock duty cycle is large enough. Thus, it is of great significance to choose the detection method of a specific clock.  相似文献   
8.
Anderson localization is a famous wave phenomenon that describes the absence of diffusion of waves in a disordered medium. Here we generalize the landscape theory of Anderson localization to general elliptic operators and complex boundary conditions using a probabilistic approach, and further investigate some mathematical aspects of Anderson localization that are rarely discussed before. First, we observe that under the Neumann boundary condition, the low energy quantum states are localized on the boundary of the domain with high probability. We provide a detailed explanation of this phenomenon using the concept of extended subregions and obtain an analytical expression of this probability in the one-dimensional case. Second, we find that the quantum states may be localized in multiple different subregions with high probability in the one-dimensional case and we derive an explicit expression of this probability for various boundary conditions. Finally, we examine a bifurcation phenomenon of the localization subregion as the strength of disorder varies. The critical threshold of bifurcation is analytically computed based on a toy model and the dependence of the critical threshold on model parameters is analyzed.  相似文献   
9.
Automatic Modulation Classification (AMC) is responsible for detecting the correct modulation types in the intelligent receivers. AMC performance degrades when the signal-to-noise ratio (SNR) decreases because of the overlapping among the digital modulation types’ features, and this performance worsens under fading channel conditions. This paper proposes two new algorithms that improve the AMC performance accuracy of the overlapped digital modulations in feature space by improving their discrimination. These algorithms are named temporal Fisher discriminant analysis (TFDA) and supervised Fisher discriminant analysis (SFDA). The simulation results show that TFDA improves AMC performance accuracy up to 19.01% compared with the reference paper (Ge et al., 2021) and up to 38.15% compared with the reference paper (Teng et al., 2018). In contrast, SFDA improves AMC performance accuracy up to 23.12 % compared with the reference paper (Ge et al., 2021) and up to 49.025% compared with the reference paper (Teng et al., 2018).  相似文献   
10.
Future communication networks must address the scarce spectrum to accommodate extensive growth of heterogeneous wireless devices. Efforts are underway to address spectrum coexistence, enhance spectrum awareness, and bolster authentication schemes. Wireless signal recognition is becoming increasingly more significant for spectrum monitoring, spectrum management, secure communications, among others. Consequently, comprehensive spectrum awareness on the edge has the potential to serve as a key enabler for the emerging beyond 5G (fifth generation) networks. State-of-the-art studies in this domain have (i) only focused on a single task – modulation or signal (protocol) classification – which in many cases is insufficient information for a system to act on, (ii) consider either radar or communication waveforms (homogeneous waveform category), and (iii) does not address edge deployment during neural network design phase. In this work, for the first time in the wireless communication domain, we exploit the potential of deep neural networks based multi-task learning (MTL) framework to simultaneously learn modulation and signal classification tasks while considering heterogeneous wireless signals such as radar and communication waveforms in the electromagnetic spectrum. The proposed MTL architecture benefits from the mutual relation between the two tasks in improving the classification accuracy as well as the learning efficiency with a lightweight neural network model. We additionally include experimental evaluations of the model with over-the-air collected samples and demonstrate first-hand insight on model compression along with deep learning pipeline for deployment on resource-constrained edge devices. We demonstrate significant computational, memory, and accuracy improvement of the proposed model over two reference architectures. In addition to modeling a lightweight MTL model suitable for resource-constrained embedded radio platforms, we provide a comprehensive heterogeneous wireless signals dataset for public use.  相似文献   
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