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31.
濮宗韦 《华东师范大学学报(自然科学版)》1996,(2):48-49
本文主要讨论了分层三阶简单随机抽样下,在人口变动情况抽样调查中利用普查数据构成人口出生率,年出生人口,年中人口的比估计及其均方误差估计问题,也给出了分层三阶等距抽样下比估计的均方误差的两种估计公式。得出的结论也适用于一般的多阶抽样的比估计的情形。 相似文献
32.
郑爱明 《福州大学学报(自然科学版)》1996,(2):6-10
在Yl,…,Yn-l,Yn相互独立且服从正态分布情况下得到结构可靠度Pr(Yn>alYl+…+an-lYn-l)(其中al,i=l,n-l均为已知的常数)的最小方差无偏估计及其置信下限. 相似文献
33.
一种基于小波系数方差的语音端点检测方法 总被引:4,自引:1,他引:4
首先分析讨论了小波变换的原理,在此基础上提出了一种利用小波系数方差识别含噪语音信号中静音与语音的新算法。算法首先对含噪语音进行小波分解,观察各层小波系数的统计特性,提取它们的方差作为检测特征,从而进行语音端点检测。对该算法进行了仿真实验,并与传统的基于能量与过零率的端点检测算法进行了比较。实验结果表明:该算法在低信噪比条件下也能够有效分割语音。 相似文献
34.
基于均值方差模型的最优巨灾保险计划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一家风险厌恶保险公司,构造了一个由巨灾期权和再保险组合而成的巨灾保险计划,借用标准均值方差模型,分析了巨灾期权和再保险的最优组合安排.研究表明,巨灾期权与再保险结合可以拓展保险的机会集合和改进效率,且最优解还受到巨灾期权和再保险的交易成本影响. 相似文献
35.
在对图像进行小波包分解的基础上实现图像压缩.根据小波系数的分布特点严格推导得出:可以用能量和方差作为衡量小波系数重要性的标准,并据此对系数矩阵块进行选择分组,自适应地进行量化,而且不同的量化方式可以共用码表;对低频部分扰动足够小的区域取均值,结合提出的存储方法,在不引入误差的情况下减少了编码负担,在保证图像质量的同时有效提高了压缩比. 相似文献
36.
夏冬晴 《邵阳学院学报(自然科学版)》2006,3(3):7-9
以方差分析为工具从无重复的双因素及等重复的双因素两方面,对双因素试验进行研究,并通过构造统计量讨论两个因素对试验结果的影响是否显著的问题. 相似文献
37.
基于(s,S)库存策略的分销系统最优分配问题 总被引:4,自引:0,他引:4
分销系统的运营成本不仅与所采取的库存控制策略有关,也与配送中心在货源不足时的分配策略有关。该文讨论单品种、单配送中心多销售点、周期观察、随机需求的两级分销系统。配送中心及各销售点都采用(s,S)库存控制策略,顾客对销售点的需求过程服从Po isson过程。在给定配送中心向销售点分配策略的情况下,系统的状态转移形成一个离散时间的M arkov链,因此系统的最优分配策略问题是一个M arkov决策问题。采用策略迭代或值迭代的办法,可以求解系统的最优库存分配策略。数值算例表明,采用最优库存分配策略能显著降低系统的成本。 相似文献
38.
美式期权的几种蒙特卡罗仿真定价方法比较 总被引:1,自引:0,他引:1
在Longstaff和Schwartz(LS,2001)提出的基于多项式函数逼近的美式期权仿真定价基础上,给出美式期权重要性抽样仿真方法——顺推法及其具体算法。同时给出重要性与分层抽样相结合的算法。该方法可以适用于类似于美式期权具有可提前执行特征以及路径依赖特征等金融衍生工具仿真定价,具有一般性。数字示例比较结果表明,相对于LS方法,重要性抽样和分层重要性抽样都具有较好的方差缩减效果,尤其分层重要性抽样方法。 相似文献
39.
小麦谷蛋白亚基对品质性状的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以61个小麦品种为材料,利用方差分析探讨了3个高分子量麦谷蛋白基因座和2个低分子量麦谷蛋白基因座对14个小麦主要品质性状的影响.研究结果显示:同一基因座可以影响多个品质性状;不同基因座对不同品质性状的影响是不同的;影响的大小也存在差异.特别应该强调的是,有些品质性状同时受到两个基因座的影响,有时基因座间互作的影响大于单个基因座效应的影响.本研究结果说明,小麦品质性状的改良是非常复杂的,对不同品质性状的改良应采用不同的育种策略. 相似文献
40.
基因组研究表明,人类与黑猩猩和老鼠的基因序列98%以上是相同的,是否是这1%~2%的基因的差异,就决定了人与黑猩猩和老鼠在表现型方面很大的差异?本文通过大量分析表明,由碱基(5个)→核酸[DNA→RNA(mRNA、rRNA、tRNA)]→氨基酸(22种)→蛋白质(数百千种)→染色体→基因组→性状,其遗传变异信息有逐级放大的过程。这是生物间基因序列虽然有98%甚至99%的相同,但表现型差异却较大的原因所在。基因序列完全相同,并不能说明基因功能相同,基因组研究的结果不能完全诠释基因功能表达的复杂过程。今后必将由序列基因组学→结构基因组学→功能基因组学→蛋白质组学深入发展,必须从网络层次研究基因表达,才能揭示生命的奥妙。另外我们使用的各种基因组研究技术和软件还有待改进,才能真正反映生物基因的差异。 相似文献