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81.
在溶液中以正己硫醇作稳定剂, 利用HAuCl4与HF处理后的硅纳米线(SiNWs)的氧化还原反应, 在SiNWs表面负载金纳米粒子(AuNPs). 通过调整HAuCl4的浓度, 得到了AuNPs粒径从3.2到7.0 nm的AuNPs/SiNWs复合结构, 并对这种复合结构进行了紫外-可见吸收光谱和荧光光谱研究. 紫外-可见吸收光谱研究表明, 负载不同粒径的AuNPs的SiNWs在530~580 nm间有明显的由AuNPs表面等离子体共振引起的吸收, 且随着AuNPs粒径的增加, 该吸收峰发生红移. 负载前后的荧光光谱表明, 在红光和绿光区负载AuNPs的SiNWs的荧光峰与HF处理后SiNWs的荧光峰峰形相当, 峰位变化不大; 但在蓝光区, 不同于HF处理前后SiNWs的发射峰(464 nm左右), 负载了AuNPs的SiNWs在423 nm的位置处出现了强荧光峰, 这个峰是AuNPs费米能级的电子与sp或d带的空穴辐射复合产生的. 相似文献
82.
结合光谱图像技术和SAM分类法的甘蓝中杂草识别研究 总被引:3,自引:0,他引:3
杂草自动识别技术是实现变量喷洒、精准施药的关键,更是制约其实现的瓶颈,因此,准确、快速、无损地实现杂草自动识别已成为精准农业的一个重要研究方向。利用高光谱成像系统采集甘蓝幼苗及小藜、稗草、牛筋草、马唐和狗尾草等五种杂草在1 000~2 500 nm波长区间的高光谱图像数据,在ENVI中经过MNF变换对数据降噪、去相关,并将波段维数从256维降到11维,通过提取感兴趣区域获得标准光谱,最后利用SAM分类法识别甘蓝与杂草,光谱角弧度阈值为0.1弧度时,分类效果良好。在HSI Analyzer中选择训练像元获得标准光谱后,利用SAM分类法识别甘蓝与杂草,并利用人工分类图与SAM分类图比较定量度量杂草的识别正确率,结果表明,当参数设置为5点平滑、0阶导数和7度光谱角度时,分类效果最佳,杂草识别率为80.0%,非杂草类识别率为97.3%,总体识别率为96.8%。应用光谱图像技术与SAM分类法相结合的方法进行杂草检测,充分利用了光谱和图像的融合信息,该方法应用空间的分类算法来建立光谱判别方法的训练集,在像素级别上考察光谱矢量之间的相似性,融合了光谱和图像两者的优势,同时兼顾了准确性和快速性,并且在整场范围内(行间和行内)改善杂草检测范围,为农业精确管理中需要植物精准信息的应用领域提供了相关的分析手段和方法。 相似文献
83.
针对自由空间光(FSO)通信无法进行视距传输的问题,在FSO链路中引入可重构智能表面(RIS)技术,并考虑射频(RF)链路中的同信道干扰(CCI)信号,提出一种CCI下RIS辅助FSO-RF混构系统研究方案。其中FSO链路和RF链路分别服从Gamma-Gamma分布和Rayleigh分布,在光电转换中继节点处采用译码转发协议,以减少噪声对信号的干扰。基于系统端到端瞬时信噪比的概率密度函数,推导了系统中断概率和平均误码率的闭合表达式,采用蒙特卡罗仿真验证了结果的准确性。研究结果表明,相较于传统的混合FSO/RF系统,RIS能明显提升系统的性能。另外,根据系统的分集顺序,得出系统的性能主要与FSO链路的衰落参数、光检测方式和指向误差有关。 相似文献
84.
针对自由空间光通信中大气湍流造成涡旋光束相位畸变,导致通信系统性能下降的问题,提出一种基于残差注意力网络的自适应光学波前复原方法。为防止神经网络的退化现象,首先采用残差网络作为主干网络,并在此基础上构建多尺度残差混合注意力网络结构,用卷积操作将光强图像转换为特征图向后传播;其次通过不同尺度的卷积核来分布式提取特征,利用注意力机制提高网络对破损光斑特征的识别率,以增强网络表达光强图像特征的能力;最后设计结合现实评价指标的网络损失函数,从而得到符合实际波前像差的Zernike系数。在不同大气湍流强度条件下开展仿真,结果表明,残差注意力网络能快速准确地重构湍流相位,复原的残余像差的波峰波谷在0.05~0.3 rad之间,均方根在0.01~0.07 rad之间。 相似文献
85.
86.
87.
88.
用EHMO方法对LnCp_3(Ln=Pr、Nd、Pm、Sm、Eu、Gd、Tb,Cp=C_5H_5)进行了处理。计算结果表明:LnCp_3系列的能级、分子轨道百分组成等非常相似。总能量与原子序数成线性关系。Ln的4f轨道基本不参与成键。Ln-Cp间的键是以离子性为主的极性键。LnCp_3系列的电荷分布有一定规律。依据上述信息,对LnCp_3的一些化学性质作出了较为合理的解释。 相似文献
89.
在单电子近似下,对核外一个电子的运动状态可用四个量子数来描述。众所周知电子在核外的排布服从保里原理、能量最低原理和洪特规则。这种电子排布说明了原子中单个电子的状态,但还不足以说明整体的原子状态。对于原子状态我们可以用原子光谱项来描述。因此要研究原子的整体状态,首先必须求得原子的谱项。但是经验告诉我们,推求多电子原子的各种电子组态的光谱项是一项相当烦琐的工作。虽然用群的不可约表示方法可求得组态(ns)~N、(np)~N、(nd)~N和(nf)~N的光谱项,但求非等价电子的各种组态的光谱项仍然是一件烦琐的事。并且对于含有g电子的各种组态的光谱项也不易求得。鉴于这一原因,并且为了配合结构化学课程的教学和学习,我们用FORTRAN语言编制了推求多电子原子的各种电子组态的光谱项程序。 相似文献
90.