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1.
指数与对数是学生进入高中阶段后学习的一种全新的互逆运算,这样的特殊关系决定了需要站在单元教学高度对两个内容进行整合、重构.“指数与对数单元复习”课基于学生的认知,结合具体问题中数据的呈现,引导学生收集、整理数据,提取有效信息,灵活实施指数与对数运算,有效促进了两种知识的融合与内化,实现了知识结构的重构. 相似文献
2.
综合使用光谱技术对作物养分进行实时、有效诊断,有助于作物的精准管理、保障产量和减少环境污染,提高肥料利用率,并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径。光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标,然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响,估测结果不尽满意。为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干扰能力和敏感性,于2020年在内蒙古玉米种植典型区域进行不同氮梯度的田间试验,在玉米的四个关键生育时期获取叶片的光谱反射率和叶绿素值,通过建立基于面积的光谱指数和叶片叶绿素值的关系模型并进行光谱指数的优化及评价。结果表明,生育时期对面积光谱指数与叶片叶绿素值的关系有显著影响。前人研究的基于面积的光谱指数在玉米苗期时对于叶片叶绿素含量的估测效果较差,而对抽雄期叶片叶绿素含量的估测效果最佳。基于优化算法构建的面积光谱指数显著提高了光谱指数对叶片叶绿素含量估测的准确度和稳定性,基于优化算法的优化三角形植被指数(OTVI)、优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)和优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在不同生育时期上比前人研究的面积光谱指数具有更强的叶绿素含量估测能力,估测模型的决定系数R2在0.94~0.99之间。与优化三角形植被指数(OTVI)和优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)相比优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在估测春玉米不同生育时期叶片叶绿素含量方面更为稳定,预测模型验证结果的决定系数R2为0.94,并且验证误差最小,RMSE和NRMSE%分别为2.29%,3.94%,模型估测值与实测值的验证斜率为0.996,接近1。综上所述,ONDDA是一个实用且适合于估测不同生育时期叶片叶绿素含量的面积光谱指数。 相似文献
3.
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6 000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。 相似文献
4.
单指标面板模型已广泛应用于各学科领域的研究中,其估计方法较为丰富,然而鲜有估计方法将个体内的相关性考虑在内.基于此,本文研究了一类个体内存在相关性的固定效应部分线性单指标面板模型,采用惩罚二次推断函数法和LSDV法相结合的方法对模型进行估计,证明了所得估计量的一致性和渐近正态性.Monte Carlo模拟结果显示其具有优良的有限样本表现,并将该估计技术应用于实际数据分析中. 相似文献
5.
本文基于房价长期趋势和短期波动层面,基于HP滤波法分离北京、上海、广州和深圳四大一线城市的房价,采用有向无环图和信息溢出指数方法剖析了核心城市房价之间的同期联动效应和信息溢出效应,并结合滚动窗口估计法分析了信息溢出对外部信息和调控政策的反应程度。结果显示:一线城市房价之间有紧密的联系程度和较高的信息溢出规模。在同期联动效应上,深圳房价趋势的对外联动效应最明显,北京房价趋势在同期最易受其它城市影响;上海房价波动存在较强的对外联动效应,深圳房价波动受其它一线城市的波动冲击较迅速。在信息溢出效应上,深圳房价趋势有引领作用,对外溢出效应最强;上海房价波动处于引导地位,中长期对其它市场影响最大。核心城市房价趋势之间的溢出指数随着利好政策信息的出现而上升,随着限制政策等不利信息的出现而下降。核心城市房价波动之间的溢出效应对于外部信息反应更为灵敏,国家对房地产市场的调控政策增大核心城市房价波动的信息溢出规模。 相似文献
6.
This article sets forth results on the existence and boundedness of solutions for quasilinear elliptic systems involving p-Laplacian and q-Laplacian operators.The approach combines Schaefer's fixed point as well as Moser's iteration procedure. 相似文献
7.
不确定金融是不确定理论在现代金融领域的一种应用,在解决金融问题中发挥着越来越重要的作用。而利率是一个重要的经济指标,经常受到一些不确定因素的影响,在研究期权定价时,有必要考虑浮动利率。本文提出了一种新的不确定指数Ornstein-Uhlenbeck过程模型,假设利率服从不确定均值回复过程,研究了期权定价问题,运用α-轨道方法,分别推导了亚式看涨期权和看跌期权定价公式。最后,设计了计算期权价格的数值算法,并给出数值算例。 相似文献
8.
红色系矿物颜料曾被艺术家们大量地使用在古画和古建筑上。正确地识别出不同种类的红色系颜料对于文物监测与修复具有重要意义。传统的颜料识别主要依靠化学分析,不仅识别速度慢、识别范围小,而且对文物进行取样操作会造成文物的永久损伤。高光谱技术对颜料进行无损识别可以很好地解决这些问题。选用辰砂、胭脂、银朱、朱膘、朱砂、赭石、赭粉、铁红、土红、西洋红10种红色系矿物颜料作为研究对象,使用地物光谱仪在暗室中获取这10种红色系颜料在350~2 500 nm波段内的高光谱数据原始数字(DN)影像,经反射率校正,得到可直接用于光谱分析的反射率数据及光谱曲线。基于10种红色系颜料不同的光谱曲线特性,分两步筛选获取被区分颜料即目标颜料的光谱特征波段。取目标颜料光谱曲线的极值点作为特征波段,可以筛选得到目标颜料的初选光谱特征波段。将其余9种颜料在初选光谱特征波段上对应的反射率与目标颜料在此波段上的反射率做差,对于差值,筛去离群值后求平方和,不同波段对应不同的差值平方和,选取差值平方和较大的前4个波段作为优选后的光谱特征波段。基于归一化光谱指数模型公式[NDSI=(Ra-Rb)/(Ra+Rb),Ra和Rb分别为目标颜料在光谱特征波段a和b处的反射率值]对10种红色系颜料分别构建归一化光谱指数,将目标颜料与其余9种红色系颜料在同一光谱特征波段处计算得到的光谱指数进行对比分析,计算目标颜料光谱指数与其余颜料光谱指数的区分度,以此作为评价区分效果的指标。对于最终优选出的4个光谱特征波段,可构建6个归一化光谱指数,选择最小区分度最大的归一化光谱指数作为目标颜料的光谱特征指数。研究结果显示,在通过各自的光谱特征指数进行区分时,每种目标颜料与其他颜料的最小区分度都保持在0.7以上(大于0.5可认为区分明显),说明上述方法可以对各红色系颜料进行准确区分,对于文物颜料的快速准确识别具有实践意义。 相似文献
9.
近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展,然而,大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能,因此加大了对更高计算机性能的需求。此外,可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题,提出了一种融合红(red, R)、绿(green, G)、蓝(blue, B)和近红外(NIR)4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域,对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析,选取近红外大于阈值作为辅助判断,并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片,并对切片进行非极大值抑制,由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征,为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”,在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制,并减小了模型结构,与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后,利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测,以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练,其中候选区域粗提取的查全率为98.99%,精细识别网络精确度为96.04%,不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率,且训练时间短、计算机性能需求低。 相似文献