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102.
连续谱X射线在ICT中的能谱硬化修正模型 总被引:4,自引:2,他引:2
X射线ICT中,由于连续谱X射线源在穿过物质时,能量较低的射线优先被吸收,也即较高能量的X射线的衰减系数比较低能量的X射线的衰减系数小,射线随透射厚度增大,变得更易穿透,也就是发生了能谱硬化现象。如不加修正,必引起赝像。文中对能谱硬化现象进行实验和理论上的分析,探讨了在均匀物质中, X射线的衰减系数与透射厚度的关系, 提出新的能谱硬化修正方法和严谨精确的能谱硬化修正模型。 相似文献
103.
改革开放以来,广播产业发生了显著变化,其中最具有代表性的是播音员与主持人队伍的变化.播音员、主持人这两种职业由于十分受到年轻人的热衷,所以一方面该岗位的更迭程度最为频繁,另一方面行业的队伍人数增速也最为明显.这样一来也产生了一个十分现实的问题,即如何提升播音员、主持人的综合素质,稳定播音主持队伍. 相似文献
104.
105.
利用线性光学元器件对光场量子态进行操纵,可以实现远程的量子纠缠调控和量子通讯.通过分析光学分束器对相干态光场的作用,发现当初始光场态是两个两部分纠缠态的直乘时,让其中的两模通过光学分束器作用后再对其进行光子计数,另外两模将会塌缩到新的纠缠态.基于这个特点,提出了一个实现部分纠缠相干态纠缠浓缩的方案.在这个方案中,两个部分纠缠相干态被用来作为量子信道,通过光学分束器作用后对光场进行光子数探测时,如果测量到光场的两模分别处于奇光子数态和零光子数态,则光场另外的两模将塌缩到最大纠缠态,从而完成纠缠浓缩的过程.计算结果表明,对于纠缠相干态,无论其初始的纠缠是多么微弱,利用这种方法总有一定的几率可以从中提纯出最大纠缠态. 相似文献
106.
为了早期检测网络蠕虫,设计实现了一个基于暗网的可视化蠕虫早期检测系统,并在某专用网络中进行了对比实验。结果显示,该系统在专用网络中比传统入侵检测系统能更早发现蠕虫等网络攻击,且时间提前量十分可观,说明基于暗网的早期检测技术在专用网络中有良好的应用前景。 相似文献
107.
108.
针对传统基于特征提取(FB)的信号调制识别算法所存在的识别准确率低、特征提取难度大以及算法泛化性能差等问题,结合卷积神经网络(CNN)和多尺度金字塔池化(MSPP)提出一种基于MSPP-CNN的信号自动调制识别(AMR)算法。在所提出的算法中,使用多尺度金字塔池化提高模型对不同调制信号的非线性特征提取能力,使模型具有更强的特征表达和泛化性能;在CNN模型的构建过程中,使用不同的卷积、池化以及激活方法对模型进行最优化验证,从而保证模型结构以及参数的合理性。实验结果显示,所提算法在信噪比为-18 dB,0 dB,18 dB时的识别准确率分别达到56%,62.98%,92.04%;与其他传统特征提取算法以及CNN算法的大量对比试验,证明了所提算法的有效性和高识别准确率。 相似文献
110.
机器学习技术在近十几年发展迅猛,并被广泛地用于解决复杂的科学和工程问题。最近十年间,基于机器学习的粒子加速器相关研究也开始呈现出井喷式发展趋势。国际上许多加速器实验室开始尝试用机器学习和大数据技术处理加速器中的海量复杂数据,以期解决加速器及其子系统中的诸多物理和技术问题。不过,迄今为止,机器学习在加速器中的应用仍处于初步探索阶段,不同机器学习算法在解决具体加速器问题的效果及其适用范围尚待摸索,机器学习在实际加速器中的应用仍非常有限。因此,有必要对加速器领域中的机器学习研究做一个整体回顾和总结。将回顾机器学习在大型粒子加速器(以储存环加速器和直线加速器为主)中的加速器技术、束流物理以及加速器整体性能优化等研究方向中已取得的研究成果,并探讨机器学习在加速器领域的未来发展方向和应用前景。
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