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牧草品质的高光谱遥感监测模型研究 总被引:5,自引:0,他引:5
粗蛋白、粗纤维、粗脂肪是评价牧草品质和饲用价值的重要指标。针对目前已有的牧草品质检测方法存在费时费力、容易产生化学废物等问题,提出了一种利用牧草冠层高光谱数据来实现牧草品质实时、无损监测的方法。通过ASD FieldSpec 3地物光谱仪采集了青海湖环湖地区19种天然牧草的冠层光谱反射率,并采样分析了牧草品质参数——粗蛋白、粗脂肪和粗纤维的相对含量(%)。光谱经去噪处理后,分别选择原始光谱、一阶导数、波段比值以及小波系数与牧草品质参数进行相关性分析。结果表明:在所有高光谱参量中,牧草品质参数含量与424,1 668,918 nm波段处的光谱一阶反射率以及低尺度(scale=2,4)的Morlet,Coiflets和Gassian小波系数之间的相关性较强。在此基础上,运用单变量线性、指数和多项函数分别建立牧草品质的高光谱遥感估算模型,分析结果显示,以Coiflets小波系数(scale=4,wavelength=1 209 nm)为自变量的二次多项式模型、以1 668 nm波段光谱一阶导数为自变量的二次多项式模型、以918 nm波段光谱一阶导数为自变量的指数模型分别为估算牧草粗蛋白、粗脂肪、粗纤维含量的最佳回归模型,模型检验均达到了极显著水平(0.762≥R2≥0.646),说明在冠层尺度利用高光谱技术结合光谱一阶导数或小波分析的方法来估测牧草品质参数是可行的,它将为牧草品质遥感监测提供依据。 相似文献
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A new modification of tellurite phosphate, β-Te_3O_3(PO_4)_2, has been synthesized under hydrothermal conditions and its crystal structure was determined by single-crystal X-ray diffraction. It crystallizes in the monoclinic space group P2_1/n(No. 14), with a = 11.115(5), b = 4.7033(19), c = 17.287(7) ?, β = 106.086(5)°, V = 868.3(6) ?~3, Z = 4, P_2 Te_3 O_(11), M_r = 620.74, D_c = 4.748 g/cm~3, μ(Mo Kα) = 10.438 mm~(–1) and F(000) = 1096. The final full-matrix least-squares refinement converged to R = 0.0227, wR = 0.0534 for 1984 observed reflections with I 2σ(I), and R = 0.0240, w R = 0.0540 for all data(2070) and S = 1.117. β-Te_3O_3(PO_4)_2 is polymorphic with the known α-Te_3O_3(PO_4)_2(Weil H. M. et al. Z. Anorg. Allg. Chem. 2003, 629, 1068-1072). The crystal structure of β-Te_3O_3(PO_4)_2 features a three-dimensional(3D) network composed of Te_6 O_(22)~(20)-hexanuclear clusters interconnected by PO_4 groups. Te_6 O_(22) hexanuclear cluster is built from three Te_2 O_8 dimers(edge-sharing TeO_5 square pyramids) linked to each via sharing O-corners. The structure difference between α-and β-forms of Te_3O_3(PO_4)_2 lies in the polymerization of tellurite oxides Te_nO_m. 1D infinite ~1_∞{[Te_3 O_(11)]~(10-)} single chains are presented in α-Te_3O_3(PO_4)_2, while 0D discrete Te_6 O_(22) hexanuclear clusters are observed for β-Te_3O_3(PO_4)_2. Moreover, thermal analyses, infrared spectra and UV-Vis-NIR diffuse reflectance are also presented. 相似文献
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合成具有选择性识别双酚A的印迹聚合物并进行表征,通过动态吸附及选择性吸附对制备的聚合物进行性能测定。设计开发了一种结合固相萃取和原位在线光谱检测的装置,将印迹聚合物填装到装置中的芯片上,便可进行固相萃取过程,随后无需洗脱即可直接采集其漫反射光谱。利用该装置对双酚A进行定量分析,标准曲线为:y=0.013 9x+0.003 4,相关系数r2=0.999 8,检出限为:10μg·L~(-1)。水样品及矿泉水瓶样品中双酚A检测的加标回收率为:96.67%~104%,三次平行实验的相对标准偏差在:3.58%~4.62%之间。该装置简化了操作流程,并提高了灵敏度。相比于传统的富集分离技术,该装置具有小型化和集成化,灵敏度高、简单快速等优点。 相似文献
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建立了基于手机图像比色法结合多通道膜富集技术用于微量有机磷农药的快速检测方法. 根据乙酰胆碱酯酶活性受有机磷农药特异性抑制而降低的特点, 以吲哚乙酸酯为底物, 经酶水解生成靛蓝, 利用多通道膜富集装置将有色生成物富集到尼龙微孔滤膜上, 将标准溶液和样品溶液富集在同一张膜的不同位置. 用智能手机拍摄微孔滤膜的数码照片, 利用编制的手机APP软件对照片进行处理, 消除光照、 噪点等的影响, 可实现自动识别标准和未知样品. 通过提取样品颜色信号, 建立了颜色信号与浓度的定量分析模型, 用其检测敌百虫的检出限可达0.030 mg/L. 利用该方法对黄瓜中农药敌百虫的含量进行分析, 加标回收率在95.8%~106.9%之间, 相对标准偏差RSD(n=5)为3.8%~5.4%. 本方法用手机代替光谱仪, 简单实用, 与相关国标方法相比, 灵敏度和准确度均得到显著提高, 具有良好的应用前景. 相似文献
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设计并制造了以膜材料为分离富集介质的固相萃取装置和以漫反射光谱法为测定手段的测定装置相结合的自动化分析仪并应用于测定食品中罗丹明B的含量。该仪器由固相萃取装置、固相光谱测定装置和软件等3个部分组成。样品溶液(调节pH至2.00)负压自动进样,调节真空度在合适的速率下通过滤膜,待测物质富集于滤膜上。滤膜经热风干燥后由积分球在滤膜固相介质表面采集被测物质的漫反射光谱,仪器控制、光谱采集和数据处理直至报告的发出均由软件完成。在分析辣椒样品时,取样品0.500g,用水50.0mL超声提取10.0min,离心后取上清液测定罗丹明B的含量。测定时用混合纤维素膜进行富集,并选择测定波长为546.7nm。罗丹明B的线性范围为5.0~15.0μg·L^-1。分析红茶样品时,将样品用水稀释10倍后进行分析。在红茶的基质下,罗丹明B的线性范围为10.0~30.0μg·L^-1。上述2种样品的回收率为88.0%~108%,测定值的相对标准偏差(n=5)为4.6%~9.3%。 相似文献
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针对番茄内外部结构特征,搭建了可见/近红外透射检测系统,利用完整番茄透射光谱信息,对番茄红素含量进行无损伤快速检测研究。采集的原始光谱曲线经去趋势(DT)、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、归一化(NOR)、一阶导数(FD)预处理后分别用偏最小二乘(PLS)进行建模分析。其中SNV预处理后的模型效果最好,校正集和验证集相关系数分别为0.9771和0.9504,校正集和验证集均方根误差为0.9711和1.0496 mg/kg。为进一步提高模型的精度和稳定性,采用无信息变量消除法(UVE)、连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)3种方法单独或联合处理(UVE-SPA,UVE-CARS),对全光谱进行变量优选。经UVE-CARS处理后番茄红素预测模型效果最好,其校正集和验证集相关系数分别提高至0.9830和0.9741,均方根误差分别降低至0.6919和0.7680 mg/kg。最后,选用25个番茄样品对所建立模型进行了外部验证,UVE-CARS-PLS模型的预测集相关系数为0.9812,预测集均方根误差为0.7071 mg/kg,平均相对误差为4.3%。而作为比较的PLS模型的预测集相关系数为0.951,均方根误差为1.0610 mg/kg,平均相对误差6.0%,相比于全光谱PLS模型,UVE-CARS可以很大程度地简化模型,提高模型精度,降低检测的误差限。结果表明,基于自行搭建的番茄可见/近红外透射检测系统结合光谱处理方法,可以实现对生鲜番茄中番茄红素含量的快速、无损检测,为番茄红素定量检测提供了新方法。 相似文献
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对f0(400—1200)的物理本质进行了探讨,将其分解为三部分:t道ρ介子和f2(1270)介子交换部分以及一个很宽的s道共振态f0(X).在ππ不变质量1.2GeV以下,用t道ρ介子交换就可以很好地解释同位旋为2的ππS波散射实验数据.但是,在能量高于1.2GeV时,t道f2(1270)介子交换的贡献必须计入.利用同位旋为2的ππS波散射过程对t道ρ介子和f2(1270)介子交换中的形状因子进行约束,通过重新拟合CERN-Munich(CM)实验数据来获得f0(X)的参数.结果表明,确实需要引入一个在1.6—1.7GeV附近具有极点的较宽的0++的共振态,其极点是(1.69–0.26i)GeV. 相似文献
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为了满足现场批量检测的需求,基于拉曼光谱建立了多元校正模型,实现了烟草中绿原酸和芸香苷含量的预测。120个烟草样品(包含90个校正集样品和30个验证集样品)用50%(体积分数)甲醇溶液萃取后注入拉曼光谱液体池中,在325 nm激发波长下采集800~2000 cm^(-1)内的拉曼光谱,采用Savitzky-Golay卷积平滑法预处理所得原始拉曼光谱,用Monte-Carlo交互检验法选择隐变量数目,并在1555.8~1652.9 cm^(-1)波段内建立偏最小二乘法(PLS)多元校正模型,以避免绿原酸和芸香苷拉曼光谱在1600 cm^(-1)附近的光谱重叠干扰。结果显示,所建绿原酸和芸香苷模型的预测均方根误差(RMSEP)分别为0.88和0.67,预测集决定系数(R_(p)^(2))分别为0.948和0.970,说明基于拉曼光谱和PLS所建模型,可以对烟草中多酚类化合物绿原酸和芸香苷含量实现准确可靠的预测。 相似文献
100.
本研究旨在评估甲状腺结节大小对超声引导下细针穿刺活检(US-FNAB)标本质量的影响。回顾性分析由同一名超声医生独立完成的614例共733个甲状腺结节US-FNAB患者资料,根据甲状腺结节直径分为A组(<5 mm)、B组(5~10 mm)和C组(>10 mm),比较各组间标本不满意率。A组189个结节,不满意率为11.6%(22/189);B组397个结节,不满意率为10.8%(43/397);C组147个结节,不满意率为9.5%(14/147)。三组间US-FNAB标本不满意率比较差异均无统计学意义(P>0.05)。对于一名具有丰富操作经验的医生,甲状腺结节大小不会影响US-FNAB的标本质量。 相似文献