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2.
近年来,我们基于1,1'-联萘基-2,2'-二酚(BINOL)为手性源成功地发展了一类多手性中心化合物联萘-2-芳甲羟基-2'-醇(Ar-BINMOLs),它是BINOL的单苄醚化合物经过不对称[1,2]-Wittig重排合成得到的,涉及C—O键的断裂与新C—C的构建反应,由轴手性诱导产生新的碳手性中心,结构独特新颖,同时具有C2轴手性和sp3碳手性的光学纯醇酚类化合物.目前,Ar-BINMOLs作为新型手性配体应用于不对称催化反应已有不少的报道.基于BINOL衍生物以及近几年Ar-BINMOLs及其衍生物的研究进展,重点阐述了其作为新型手性配体或手性骨架在不对称催化反应中的应用研究进展. 相似文献
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4.
为了实现对多通道投影画面重叠区域亮度的准确调节,设计了基于B样条曲线的投影图像边缘融合方法。首先,根据投影幕、外界光照环境以及投影仪自身性质设定衰减函数与伽玛校正的参数。接着,通过摄像机采集投影画面的重叠区域并计算每个像素点的颜色强度,通过理想值计算峰值信噪比。然后,比较二次B样条曲线与三次B样条曲线的校正精度与灵活度。最后,通过三次B样条曲线对投影图像进行边缘亮度优化直到峰值信噪比达到标准值为止。实验结果表明:投影画面重叠区域的R通道经B样条曲线优化后峰值信噪比提升了9.13 dB,G通道峰值信噪比提升了6.09 dB,B通道峰值信噪比提升了7.53 dB。基于B样条曲线的投影图像边缘亮度优化技术提高了投影画面重叠区域亮度调节的准确度。 相似文献
5.
不锈钢过滤材料是采用多层金属编织丝网为原料,通过特殊的叠层设计、复合压制和真空(或保护气氛)烧结等工艺制备而成的一种新型多孔结构与功能材料。通过高温扩散烧结固定网孔的多层滤网,主要由保护层、阻挡过滤层和强度支撑层3部分组成,一般的典型结构为3-6层。烧结金属丝网和金属微孔膜不仅能够获得过滤精度高、可靠性好、工艺过程稳定的效果,而且具有承压强度高、操作压降小、耐腐蚀、适于进行反冲洗操作的特点,是一种非常理想的不锈钢高效过滤材料,综合特性明显优于高效玻璃纤维滤纸和滤膜材料。这里用扫描迁移粒径分析系统,用混合标准粒子和DOP多分散气溶胶对5μm不锈钢烧结丝网和0.5,0.3μm不锈钢过滤膜材料进行了过滤特性研究。 相似文献
6.
设计了一种基于人工电磁材料覆层的高增益低雷达散射截面(radar cross section, RCS)圆极化微带天线. 人工电磁材料覆层是由介质板及其两侧的人工周期表面构成, 上表面是加载集总电阻的方环贴片, 具有宽带吸波特性; 下表面是开条带缝和圆环缝的金属贴片, 具有部分反射特性. 将其加载到圆极化微带天线上方, 通过覆层上表面的电阻可吸收入射的雷达波, 结合下表面与接地板构成Fabry-Perot谐振腔的多次反射, 可实现圆极化微带天线辐射和散射性能的同时改善. 实测结果表明: 加载人工电磁材料覆层后, 天线的相对轴比带宽由5.9%扩展为7.1%; 天线增益在整个工作频带内都得到了提升, 最大提高了6.61 dB; 天线RCS在宽频带宽角域内实现了明显的减缩, 在天线工作频带内也实现了3 dB以上减缩. 实测结果与仿真结果符合较好. 相似文献
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8.
多目标光纤光谱望远镜可以在一次观测中获得大量的不同天体的光谱数据。从天体探测到的光在通过光纤之后,再通过光谱仪狭缝,然后在CCD传感器中成像为二维光谱图;之后经过光纤光谱数据处理系统的一系列软件处理,最终输出可供天文界使用的一维光谱并存储起来。一维光谱是天文学家研究目标天体的主要手段,它是通过处理二维光谱图得到的。以LAMOST为例,望远镜系统在一次观测后首先会得到32幅由250条光纤光谱组成的二维光谱,然后经过一系列的处理得到一维光谱。在这个过程中,会有很多因素影响到最终一维光谱的精确度。比如由于望远镜使用时间的增加,某些元件会产生磨损、老化或变形,使得二维光谱中光纤形状会产生一定程度的弯曲,这种弯曲在二维光谱的两侧表现得尤为明显。在一幅常见的二维光谱中,纵坐标方向代表了抽取的一维光谱的波长方向,横坐标方向代表了抽取的一维光谱的流量方向,这种弯曲形变的产生会影响到之后的波长定标和流量定标,使得抽取的一维谱信息不准确。目前初步的解决办法是通过与定标灯谱的比对来尽量减少其影响。但这样不仅造成了时间和人力的浪费,而且准确率和效率不高。就这一现状,提出了一种基于曲线距离法的思想,将弯曲的二维谱线校直:首先采用灰度重心法将一幅二维光谱中的250条光纤中心轨迹进行定位,将异常点采用稳健的局部回归方法剔除;然后将中心轨迹进行曲线拟合,得到光纤中心轨迹的方程;通过模仿曲线变弯的逆过程,即保持轨迹上两点间的曲线距离不变,再将弯曲的光谱映射到竖直的法线上,完成校直过程。在整个过程中保持各个对应点的灰度值不变,通过边缘处理和插值运算解决产生的像素点稀疏问题。最后采用累加法进行一维谱抽取,并将校直后抽取的一维光谱与未校直抽取的一维光谱进行比对,比对后可发现校直前后在一维光谱的两端差别较大,其差值谱线也说明了这一点。该方法实现了二维光谱的自动校直,大大提高了抽取一维谱的效率和准确性。二维光谱的预处理和校直方法首先在LAMOST数据上进行验证,鉴于多目标光纤光谱望远镜系统原理的相似性,该处理方法也适用于其他的多目标光纤光谱望远镜系统,具有较好的参考和应用价值。 相似文献
9.
恒星光谱数据的分类是天体光谱自动识别的最基本任务之一,光谱分类的研究能够为恒星的演化提供线索。随着科技的发展,天文数据也向大数据时代迈进,需要处理的恒星光谱数量越来越多,如何对其进行自动而精准地分类成为了天文学家要解决的难题之一。当前恒星光谱自动分类问题的解决方法相对较少,为此本文使用了一种基于卷积神经网络的方法对恒星光谱MK系统进行分类。该网络由数据输入层、四个卷积层、四个池化层、全连接层、输出层构成,与传统网络相比具有局部感知、参数共享等优点实验。在Python3.5的环境下编程,利用Tensorflow构建了一个简单高效的具有四个卷积层的卷积神经网络,并将Dropout作用于全连接层之后以防止过度拟合。Dropout的基本思想:当网络模型进行训练时,把一些神经网络节点按一定的比例丢弃,使其暂时不发挥作用。Dropout可以理解成是一种十分高效的神经网络模型平均方法,由于它不依赖于某些局部特征所以能够让网络模型更加鲁棒。实验中使用的一维恒星光谱图是取自LAMOST DR3数据库,首先进行预处理截取光谱3 600~7 300 Å的部分,均匀采样后使用min-max标准化法对其进行初始化。实验包括两部分:第一部分为依据恒星光谱MK系统对光谱进行分类,每一类的训练样本包含1 000条光谱数据,测试样本为400条光谱数据,首先通过训练样本对CNN网络进行训练,进行3 000次的迭代,用训练后的网络将测试样本进行分类以验证网络的准确性;第二部分为相邻两类的恒星光谱的分类,其中O型星数据集样本为250条光谱,其余类别恒星样本数据集均为4 000条光谱,将数据5等分,每次选取当中的一份当作测试集,其余部分当作训练集,采用5折交叉验证法求得模型准确率,用BP神经网络进行对比实验。选择对网络模型进行评估的指标包括精确率P、召回率R、F-score、准确率A。实验结果显示CNN在对六类恒星光谱进行分类时其准确率都在95%以上,在对相邻类别的恒星进行分类时,由于O型星样本量较少,所以得到的分类结果不太理想,对其余类别的恒星分类准确率都高于98%,以上结果都证明了CNN算法能够很好地解决恒星光谱的分类问题。 相似文献
10.
This paper has reformulated the mathematical model and houndary comditions in the semi-physical plan (χ,Ψ) by using W.H.Hti's method and suggested. two new ways of numerical calculation for the coefficients of Stokes harmonic waves of high order. By transforming the perturbation parameter ε into a new one we rejind Cokelet's results (1977) of phase speed and semi-waveheight expressions. 相似文献