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1.
光子上转换是一种重要的非线性反斯托克斯发光现象,在激光、显示、光伏、信息安全以及生物成像与诊疗等领域具有应用前景。与研究较多的有机分子三重态-三重态湮灭和稀土掺杂纳米颗粒上转换发光材料相比,上转换量子点可以在宽光谱激发范围内实现上转换发光,具有频谱吸收宽、发光效率高、近红外可吸收、能带可调、尺寸小以及稳定性高等特点,引起了领域内的关注。本文介绍了上转换发光的种类及机理,对近年来上转换发光量子点的研究进展进行了总结,重点分析了基于激发态吸收的半导体双量子点的类型和设计原理,探讨了上转换发光量子点在发光二极管(LED)、光电探测、生物标记、太阳能电池等方面的应用潜力,特别是未来发展面临的挑战和前景。  相似文献   
2.
3.
4.
针对高速列车车轮踏面磨耗单一模型无法对各种复杂工况下列车车轮踏面磨耗进行定量计算的问题, 提出一种基于恒等映射多层极限学习机的高速列车车轮踏面磨耗测量方法. 首先将恒等映射引入到多层极限学习机中, 提出一种基于恒等映射的多层极限学习机模型(identity multilayer extreme learning machine, I-ML-ELM), 采用机器学习公共数据集对该模型进行性能验证, 数值结果表明I-ML-ELM模型具有较好的准确性与泛化性; 然后基于车辆-轨道耦合动力学理论建立高速列车的车辆-轨道耦合动力学模型, 模拟列车运行的不同工况, 观测和分析高速列车的车轮踏面磨耗情况, 并通过I-ML-ELM预测模型对高速列车车轮踏面磨耗量进行学习及预测; 最后应用高速列车车轮踏面磨耗的实际测量值对I-ML-ELM预测模型进行进一步的验证, 结果表明: I-ML-ELM预测模型的各项性能参数指标在整体上优于以下五种网络: ELM, FLN, ML-ELM, ML-KELM和DLSFLN, 通过高速列车线路实测数据的进一步验证表明, 本文提出的基于I-ML-ELM的高速列车车轮踏面磨耗预测模型能较好地反映不同参数对高速列车车轮踏面磨耗值的影响规律.   相似文献   
5.
本文研究了300 V绝缘体上硅横向双扩散金属氧化物半导体场效应管在电离辐射总剂量效应下的线性电流退化机理,提出了一种具有超薄屏蔽层的抗辐射结构实现线性电流加固.超薄屏蔽层位于器件场氧化层的下方,旨在阻止P型掺杂层表面发生反型,从而截断表面电流路径,有效抑制线性电流的退化.对于横向双扩散金属氧化物半导体场效应管,漂移区上的场氧化层中引入的空穴对线性电流的退化起着主导作用.本文基于器件工艺仿真软件,研究器件在辐照前后的电学特性,对超薄屏蔽层的长度、注入能量、横向间距进行优化,给出相应的剂量窗口,在电离辐射总剂量为0—500 krad(Si)的条件下,将最大线性电流增量从传统结构的447%缩减至10%以内,且辐照前后击穿电压均维持在300 V以上.  相似文献   
6.
药品质量关乎人民健康和国家命脉,随着社会经济的飞速发展对药品质量的快速、有效鉴别具有极其重要的作用。光谱分析技术具有较高的准确性、较快的分析速度且对样品不存在污染等突出优点,广泛应用在化工、石油以及医药等重要的领域。为了解决传统药品鉴别模型存在的鉴别精度低、鉴别速度不能满足实际需求且鉴别模型稳定性差的问题,采用光谱仪采集药品的近红外光谱数据达到对药品无污染鉴别的目的。结合随机森林和CatBoost对药品进行分类鉴别,以实现快速且准确的鉴别。首先采用随机森林(RF)对光谱仪采集的光谱数据进行有效特征波长的筛选,从而将药品光谱数据中的无关波长去除、筛选出最能表征样品属性的特征波长,然后以极限学习机(ELM)作为CatBoost的弱分类器分析筛选的特征波长对药品的属性鉴别。由于ELM仅只含有一个隐含层且无需多次迭代寻优保证了鉴别模型运行速度更快,CatBoost通过集成弱分类器以改善模型鉴别准确性。为对所提出的药品鉴别模型性能进行有效评估,采用随机抽取训练集的方式构造不同规模药品光谱数据并分别上进行独立实验且以10次运行结果的均值作为其最终结果,并通过与CatBoost、持向量机(SVM)、反向传播网络(BP)、ELM、波形叠加极限学习机(SWELM)和Boosting进行对比,进一步对模型的性能进行评估。从不同规模训练集的分类结果可看出,随着训练集样本的增加分类精度最高为100%且预测标准偏差趋于0。实验结果表明,所建立RF-CatBoost鉴别模型在不同规模的药品数据集上较对比方法具有更高的分类准确率、更快的速度且其鲁棒性更强,能够广泛应用于药品类别的准确鉴别,从而实现药品质量的有效监督。  相似文献   
7.
上转换发光是一种将长波长的激发光转化为短波长发射的反斯托克斯发光现象,三线态-三线态湮灭上转换(TTA-UC)能够在较低密度能量下被激发,且上转换量子产率高,因此获得研究者们广泛关注。关于敏化剂分子结构与上转换发光性能相关性的研究一直是TTA-UC研究领域的重要热点,选择两种代表性的卟啉钯光敏剂[PdOEP-八乙基卟啉钯(Ⅱ)和PdBrTPP-四溴苯基卟啉钯(Ⅱ)]与蒽衍生物9,10-(4-羟甲基)苯基蒽p-DHMPA发光剂组合上转换体系作为研究模型,通过一系列合成工作获得材料分子后,进一步比较两种敏化剂的光谱性质与体系最终上转换性能之间关系。通过细致研究敏化剂和发光剂的荧光发射和寿命等光谱性质对敏化剂系间窜越,三线态-三线态能量转移及三线态-三线态湮灭等能量传递过程的影响后,发现在532 nm处的摩尔吸光系数PdBrTPP (10.8 cm-1·mmol-1)大于PdOEP (3.0 cm-1·mmol-1);三线态寿命PdBrTPP (173.13 μs)大于PdOEP (109.21 μs)。但与p-DHMPA配对时光敏剂与发光剂的三线态能级差ΔETT,PdOEP (0.140 eV)却高于PdBrTPP (0.062 eV),通过Stern-Volmer方程得到Stern-Volmer猝灭常数KSV和双分子猝灭常数kq值也是PdOEP略高,最终表现出上转换阈值PdOEP/p-DHMPA (22.40 mW·cm-2)小于PdBrTPP/p-DHMPA (29.78 mW·cm-2),上转换发光效率ΦUC,PdOEP/p-DHMPA (28.3%)大于PdBrTPP/p-DHMPA (26.8%)。因此,卟啉钯敏化剂的构效对三重态湮灭上转换发光效率影响最为重要的决定因素是敏化剂三线态高低。对于不同的敏化剂,在分子主体结构、摩尔吸光系数与三线态寿命等光谱参数差别不大的情况下,敏化剂的三线态能级越高,就将会具有更大的上转换发光效率。然而如果以总上转换能力指标来评价,PdBrTPP的共轭结构能够提升其在激发波长处吸收更多光子的能力,具有比PdOEP更高的摩尔吸光系数,造成其总上转换能力η比PdOEP高3.4倍。因此从上转换总效能指标来评价,通过敏化剂分子设计调控其在激发光波长处的摩尔吸光系数也不失为一种简单易行的方法。  相似文献   
8.
基于渐近正态随机变量,导出随机变量函数极限分布的两个一般性理论结果.作为应用,证明了渐近正态随机变量一系列具体函数的极限分布,其中包括泊松随机变量平方根的渐近正态性,以及随机变量部分和在正则化常数是随机变量情况下的渐近正态性.  相似文献   
9.
掺氢天然气在稀释气体作用下的熄灭特性研究对实际燃烧设备的设计和优化具有重要的指导意义。本文利用对冲火焰法测量了掺氢天然气层流火焰在N2和CO2作用下的熄灭拉伸率,并采用数值模拟耦合详细化学反应机理对N2,CO2和He的稀释剂效应展开研究。结果表明,Li、GRI Mech 3.0和FFCM-1机理均能定性反映燃料熄灭拉伸率随当量比的变化规律,且FFCM-1机理综合预测精度最高。实验和模拟发现,不同稀释剂气体对掺氢天然气熄灭拉伸率降低幅度满足:He22。进一步研究发现,CO2由于热容大,在反应体系中会降低火焰温度,同时增强了链终止反应强度,通过热效应和化学效应两方面对火焰熄灭特性起作用。He则能显著改变燃料混合物的平均摩尔质量,从而改变体系中重要反应物和自由基的扩散特性,从扩散效应方面影响火焰的熄灭特性。  相似文献   
10.
电力变压器油的检测分析是电力变压器故障诊断的有效方法,快速识别电力变压器油的油样对电力变压器故障诊断工作有重大意义。常规的电力变压器油的检测技术主要是气相色谱法,此方法操作比较复杂,且不适合在线检测,不能及时发现变压器的故障隐患。提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与极限学习机(ELM)算法的电力变压器故障诊断研究的方法。实验采集四种油样,分别为热性故障油、电性故障油、局部受潮油以及原油。使用激光发生器激发油样而发射荧光,获取不同油样光谱数据,采用MSC、SNV预处理算法对光谱数据进行处理,防止噪声等因素干扰。随后,利用KPCA和PCA降维,主成分个数皆取5,KPCA处理后显示MSC预处理的累计贡献率最高,为99%,经MSC预处理的PCA模型累计贡献率依然达到95%以上,Original-KPCA与Original-PCA模型的累计贡献率均达到65%以下,可以发现,采用预处理的模型,累计贡献率均有上升。最后,分别对两种降维后的数据利用ELM进行回归拟合。实验表明,KPCA、PCA两种降维方式,KPCA算法表现性能较好,处理数据时间更短,提高了模型的可靠性和效率。同KPCA降维方式下,MSC-ELM模型的拟合优度R2为0.999 41,均方误差MSE为0.074%;SNV-ELM拟合优度R2为0.999 08,均方误差MSE为0.129%;Original-ELM拟合优度R2为0.996 95,均方误差MSE为0.399%;对比可以发现MSC比SNV处理后的效果更好,MSC-KPCA-ELM模型表现效果最佳,预测值与真实值更为接近,均方根误差最小。结果证明,MSC-KPCA-ELM模型结合激光诱导荧光光谱技术更加适用于对电力变压器是否发生故障的快速诊断,精确判断为哪种故障类型,保障电力设备的运行安全。  相似文献   
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