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71.
大规模车辆配送/收集问题的求解框架 总被引:7,自引:0,他引:7
大规模车辆配送/收集问题是供应链末端的日常商品配送和逆向物流前端的废品收集过程中的典型问题,存在着车辆载重、工作时间和车辆服务区域固定等约束,属于扩展的有载重约束的车辆路径问题。该文对该类车辆问题进行了描述和特点分析,提出了一个3阶段的求解框架:采用基于主干道的网格法对客户进行区域化整合;采用车流模型和C-W、3-opt相结合的算法完成客户区域对车辆的分配;采用旅行商问题求解方法对区域内车辆路径进行优化。案例研究的结果证明了该求解框架的实用性和有效性。 相似文献
72.
移动ad hoc网络中的混合式多路径路由算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对移动adhoc网络中的拓扑结构具有快速动态变化的特点,提出了一种混合式多路径路由算法(HMPR),该算法不要求各条路径一定是不相交的,通过理论分析表明,这种多路径算法在稳定性较差的链路条件下具有更好的路由可靠性。在HMPR中,还提出了一种估计链路寿命统计特性的方法,所得结果用于寻路策略。在寻路过程中,提出了一种联合选路规则以选择最佳路径。仿真结果表明:HMPR算法可充分利用网络局部拓扑结构的稳定性,预测路径寿命,从而提高所选路径的可靠性,它以比现有的路由算法略大的开销提高了数据包投递率和传输时延性能。 相似文献
73.
Linux下Anycast路由协议的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了在Linux内核中Anycast路由协议的设计方案和实现技术,将Anycast路由分为内核Anycast路由数据处理、Anycast路由映射表信息的动态交换与更新、主机Anycast组成员信息管理3部分.内核Anycast路由数据处理部分的实现包括Anycast路由软件的设计和Anycast路由过程中的Anycast地址映射算法及映射表维护,在该部分增加了一个核心数据结构即映射表,完成了Anycast地址到Unicast地址的转换.实验结果表明:通过把Anycast路由映射表信息交换系统设计成守护进程,实现了内核映射表信息的动态更新和路由器间映射表信息的交换;通过Anycast组成员之间的信息通信和用户介入控制的方式实现了Anycast组成员的动态管理;采用全IPv6地址和兼容IPv4的IPv6地址进行组管理、映射表信息交换和Anycast路由以及基于HTTP应用的服务测试,可以有效地实现Anycast数据报的转发. 相似文献
74.
75.
杨永斌 《重庆工商大学学报(自然科学版)》2004,21(2):154-157
从路由器的基本原理出发,对路由协议、路由算法进行了全面的分析,并对路由协议、路由算法的选择进行了相应探讨。同时简要介绍了路由配置方法、配置内容及综合测试方法。 相似文献
76.
智能蚂蚁算法已经成功地运用于TSP问题和一系列的离散优化问题.文中分析了智能蚂蚁算法的工作原理.并基于蚂蚁的自组织能力描述了一种新的分布式动态路由选择方法,QoS保证的分布式路由选择算法(DQRA)。DQRA能以并行的方式解决网络中呼叫的时延和带宽分配问题。理论证明此种算法简单,易于实现.能有效地解决大型网络的负载平衡问题。选择Matlab仿真软件对DQRA算法进行仿真,并且比较了当业务要求带宽变化时阻塞率的变化.进一步证明了算法的有效性。 相似文献
77.
设计了一种下一代互联网中的智能QoS组播路由算法,给定一个QoS组播请求和柔性QoS需求,包括带宽需求、组播端到端延迟区间,延迟抖动区间和出错率区间,寻找一棵QoS组播路由树.提出一种基于演化算法和单纯形算法的混合算法来构造满足上述需求且费用近优QoS柔性组播路由树,兼顾网络负载均衡.仿真结果表明,该算法是可行和有效的,明显优于基于传统遗传算法的QoS组播路由算法. 相似文献
78.
针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要. 相似文献
79.
针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。 相似文献
80.
四轮转向汽车路径跟随控制 总被引:1,自引:0,他引:1
路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性. 相似文献