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排序方式: 共有329条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
论述了数据字典是实现通用插入功能的关键,并描述了利用Grid控件实现通用插入组件的一般方法,着重讲述了依据数据字典动态生成界面,动态消息响应的处理过程,有很大的应用价值。 相似文献
2.
本文总结了VAX机中各种代码和数据的共享技术。如建库、可共享映象、可重入例程、已知映象、CDD词典等,给出了实际应用中使用这些共享技术的具体实现方法和技巧。 相似文献
3.
DBMS软件产品数据库设计的实用策略 总被引:1,自引:1,他引:0
本文以“通用帐务处理软件数据库设计策略”为背景,对DBMS(Data Base Management System)软件产品数据库设计的方法和策略进行探讨。 相似文献
4.
就关系数据库的动态维护提出了一些更具实用、灵活的思想,摘述了动态维护中开放型的数据字典管理和过程优化控制方式,以及在传统的动态维护方式的基础上更进一步的功能扩充。 相似文献
5.
背景流量的构造是决定网络测试质量的重要方面. 在目前背景流量的生成中,报文的负载一般采用随机串进行全部或部分填充. 该方法容易引入误报,造成测试结果的不准确,所构造的流量中报文对被测系统的压力不可控制,在实时测试中随机串的生成降低了测试系统的性能,而在离线测试中为存储负载中的随机串需要庞大的空间. 针对这种方法的不足,设计了一种字典填充方法,报文的负载从字典中选取,而字典的内容从被测设备所能监控的网络事件的特征中提取. 该方法可以减少随机串方法所带来的问题,实验证明是有效的. 相似文献
6.
王斯日古楞 《内蒙古师范大学学报(自然科学版)》2009,38(4):417-420
<蒙古语语法信息词典>是为实现蒙古语的自动分析和自动生成而研制的一部机器词典.从词典建设的实际需求出发,设计了<蒙古语语法信息词典>管理平台,介绍了管理平台设计和实现的基本方法. 相似文献
7.
词典学理论研究和词典编纂实践的脱节一直困扰着词典学的发展,而沟通两者的一个重要纽带就是词典编纂指导。新世纪以来,词典编纂指导研究成为国际词典学界的一个热点话题。本文尝试推介本世纪国外主流出版社推出的四部词典编纂指导著作,探讨其宏观和微观结构特点,再与国内相应的词典编纂指导研究进行比较分析,最后从研究对象、方法、成果等视... 相似文献
8.
为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。 相似文献
9.
介绍了故障字典法特征,并以其在某装备系统中的电路故障定位研究为例详细做了介绍,由此来分析其在故障定位中的优缺点. 相似文献
10.
Currently, there is no domain dictionary in the field of electric vehicles disassembly and other domain dictionary construction algorithms do not accurately extract terminology from disassembly text, because the terminology is complex and variable. Herein, the construction of a domain dictionary for the disassembly of electric vehicles is a research work that has important research significance. Extracting high-quality keywords from text and categorizing them widely uses information mining, which is the basis of named entity recognition, relation extraction, knowledge questions and answers and other disassembly domain information recognition and extraction. In this paper, we propose a supervised learning dictionary construction algorithm based on multi-dimensional features that combines different features of extraction candidate keywords from the text of each scientific study. Keywords recognition is regarded as a binary classification problem using the LightGBM model to filter each keyword, and then expand the domain dictionary based on the pointwise mutual information value between keywords and its category. Here, we make use of Chinese disassembly manuals, patents and papers in order to establish a general corpus about the disassembly information and then use our model to mine the disassembly parts, disassembly tools, disassembly methods, disassembly process, and other categories of disassembly keywords. The experiment evidenced that our algorithms can significantly improve extraction and category performance better than traditional algorithms in the disassembly domain. We also investigated the performance algorithms and attempts to describe them. Our work sets a benchmark for domain dictionary construction in the field of disassembly of electric vehicles that is based on the newly developed dataset using a multi-class terminology classification. 相似文献