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1.
由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测,本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法,用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高,泛化能力强.首先,在浓密机内部安装压力传感器,建立正常工况下的历史数据集;然后,利用宽度学习系统对软测量模型进行训练,从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比,宽度学习方法具有更高的预测精度. 相似文献
2.
采用离心机物理模型试验和有限元数值计算方法探究了软土地区顶管电缆隧道施工对邻近浅基础建筑物和地下管线的扰动影响,并提出修正Peck公式评估顶管施工对邻近浅基础建筑物的扰动影响.首先,通过离心机物理模型试验,定性分析了顶管电缆隧道施工过程中地层损失率变化对邻近浅基础建筑物和地下管线的影响;其次,将有限元数值计算结果与离心机试验数据进行对比分析,验证有限元计算的有效性;最后,通过有限元模拟结果提出用于评估顶管施工对邻近浅基础建筑物扰动影响的修正Peck公式,并与现场监测数据进行对比分析.研究结果表明:顶管电缆隧道施工对邻近浅基础建筑物和地下管线的扰动影响随着地层损失率的增大而增大,地下管线刚度的增加可以有效减小邻近顶管隧道施工的影响;有限元数值方法可以较好地评估不同地层损失率下顶管隧道的施工工况;修正Peck公式能较好地反映在软黏土区域内顶管电缆隧道开挖对周围地层产生的扰动影响.研究结果可为软黏土地区顶管电缆隧道的施工提供一定参考价值. 相似文献
3.
针对当前地下管网CCTV检测缺陷中存在自动化程度偏低及依赖专业人员技术水平的问题,综合采用图像处理和深度学习技术构建了辅助检测人员快速、准确地识别管道缺陷类型的智能方法。首先,收集十类典型缺陷图像,对其进行图像处理生成样本集;在此基础上,以深度卷积神经网络AlexNet和ResNet50为基础框架,使用预训练AlexNet和ResNet50网络迁移学习管道缺陷特征,通过敏感性分析优化了分类网络参数,然后,通过测试集验证了管道缺陷智能分类模型的准确性,并结合具体工程实例验证建立方法的有效性。结果表明:两类管道缺陷智能分类模型在测试集上分别达到92.00%和96.50%的准确率,实际工程实例准确率达到了85.41%和87.94%,且ResNet50的分类效果更优,具有较好工程适应性。图像处理和深度学习技术可提高排水管道缺陷分类的自动化与准确率,值得进一步进行推广。 相似文献
4.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。 相似文献
5.
seismites,按其字面意思理应翻译成地震岩,即与地震有成因联系或受发震断裂改造、变形的岩石。按发震时地质材料的固结程度与力学性质,地震岩可分为震积岩(地震时尚未固结成岩的含水沙土层,即软沉积物)和脆性断层岩(地震时已经固结成岩的沉积岩、岩浆岩和变质岩)。脆性断层岩包括断层角砾岩、碎裂岩、超碎裂岩、假熔岩和断层泥等。发育由沙土液化形成的软沉积物变形构造的沉积岩,统称为“沙土液化岩”(liquefactites),但是长期以来一直被误译为seismites。大量的研究表明,并不是所有的沙土液化和软沉积物变形都是由地震造成的,也并不是所有地震都能导致沙土液化。只有那些所在区域存在重要发震断层、真正由地震引起的区域性的沙土液化造成的软沉积物发育变形构造的岩层才能称之为震积岩(seismic liquefactites)。震积岩不应再翻译成seismites。零星出现的软沉积物变形构造与沙土液化构造(例如:砂涌丘)不足以作为古地震的证据。 相似文献
6.
用单辊法制备的宽20 mm,厚25μm的Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9和Fe_(73.5)Ni_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材,绕制成外径为40 mm,内径为25 mm的环型磁芯,然后将磁芯在不同的温度下进行退火处理,研究了微量Ni元素添加对合金带材的晶化行为以及对横向磁场退火后的非晶/纳米晶磁芯的软磁性能的影响。结果表明:与Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9合金带材相比,添加微量Ni元素的Fe_(73.5)Ni_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8合金带材的一级起始晶化温度Tx1和一级晶化峰温度Tp1降低,其二级起始晶化温度Tx2和二级晶化峰温度Tp2升高,两级起始晶化温度之间的差值ΔTx增大;与横向磁场退火后的Fe_(73.5)Cu_1Nb_3Si_(13.5)B_9非晶/纳米晶磁芯相比,横向磁场退火后的Fe_(73.5)Ni_(0.3)Cu_1Nb_3Si_(14.2)B_8非晶/纳米晶磁芯的起始磁导率μi和饱和磁感应强度Bs减小,矫顽力Hc增大;当测试频率f和最大磁感应强度Bm不变时,有效幅值磁导率μa增大,比总损耗Ps和矫顽力Hc减小;当测试频率f不变时,电感Ls和品质因数Q增大;当励磁电流I不变时,感应电动势E大。 相似文献
7.
针对软体气动驱动器的变形机理,以气动驱动软体手为研究对象,开展了基于单向气动驱动器的软体手指弯曲和摆动机理的研究。设计了气动驱动软体手,其弯曲和摆动结构均由多个相互连通的气室和一个不可延伸层组成。当相邻气室因充气膨胀而相互挤压时,气室受到不可延伸层的约束,实现了弯曲和摆动变形。为进一步考察软体手的变形机理,对620#T超弹性硅橡胶材料的非线性力学特性进行了研究,测定了其材料常系数。基于Yeoh模型密度函数,结合空间力矩平衡方程,建立了驱动压强和曲率半径的理论模型,并开展了软体手指弯曲及摆动变形的仿真研究,结果证明了理论模型的正确性。研究结果可以为其他基于气动驱动的软体结构变形机理研究提供理论基础。 相似文献
8.
针对在复杂场景下传统算法对运动目标分类精度不高且无法直接输出关键点空间坐标这一问题,本文提出了一种基于改进Mask R-CNN的运动目标定位方法。该方法在TensorFlow 框架下采用自制数据集预训练提取多尺度的卷积,将采集到的网络视频流通过RoIAlign算法处理获得像素级的特征并匹配SIFT特征点建立空间坐标系统,在空间约束下结合Kalman filtering补偿运动轨迹,通过投影变换矩阵将像素坐标转换为世界坐标。实验表明该方法提高了模型在干扰背景下的鲁棒性,平均误差在8cm以内,实现了在复杂场景下可以获得实时高精度的定位信息。 相似文献
9.
建筑场地内用不同方法处理软土地基会导致基础产生不均匀沉降,使结构产生附加内力.本文结合某带轻型吊车的大型门式刚架单层厂房柱沉降观测数据,分析沉降产生的原因,运用ANSYS建立结构的整体模型,考虑空间作用计算不同沉降差对结构附加内力的影响.结果表明,柱沉降差在规范限值内,附加内力可忽略;当沉降差接近限值,设计中宜考虑附加内力影响. 相似文献
10.
《河南师范大学学报(自然科学版)》2015,(4):157-162
网络技术的发展为毕业生与企业之间的顺利沟通提供了支持,但大多数招聘或推荐平台依然是各自"表演"的模式,缺乏有效对接.面向毕业生与企业的直接需求、核心需求,在软集理论驱动的基础上,构建一个智能的、支持决策的毕业生推荐平台.该平台允许用户自主设置属性及属性排序,对推荐结果进行优劣排序,使得推荐结果更加客观全面,符合大学生及企业的需求.最后实验表明该方法具有较高的性能. 相似文献