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21.
有效协作控制的Petri网模型和分析 总被引:1,自引:0,他引:1
本文利用Petri网对协作系统有效控制进行了研究,建立了协作Petri网和协作有色Petri网模型,对Petri网的运行情况进行了分析与探讨,并对协作Petri网模型的性质进行了分析. 相似文献
22.
科技孵化企业聚集知识溢出效应的理论分析 总被引:3,自引:0,他引:3
阐述了科技孵化企业知识溢出效应的内涵与机理.在企业知识分类的基础上,运用新经济增长理论的知识溢出理论建立技术企业聚集的生产函数,并分别对不同技术领域企业、同技术领域非竞争企业和同技术领域竞争企业3种类别科技孵化企业聚集的知识溢出效应进行了理论分析和推导.结果表明,同技术领域非竞争企业聚集更有效率,从理论上证明了相对宽泛的专业孵化器更有效的命题,为企业孵化器的建设并深化其服务提供了理论依据. 相似文献
23.
运用酯酶同工酶电泳技术获得盲蝽亚科Mirinae、合垫盲蝽亚科Orthotylinae、叶盲蝽亚科Phylinae和齿爪盲蝽亚科Deraeocorinae 4个亚科12个属的23种盲蝽的酯酶同工酶(EST)酶谱.将所获得的酶谱数据(酶带和相对迁移率Rf)转化为二态特征数据,建立矩阵,用系统发育分析软件包WinClada 1.00.04对数据矩阵进行分析运算,分别获得各个亚科内和亚科间的系统发育树.分析结果表明:①酯酶同工酶酶谱特征在不同属级单元之间以及同属的不同种类之间都存在着明显的差异;②不同属种之间酯酶同工酶特征的相似程度与外部形态特征之间的相似程度不一致,以外部形态为主要依据的传统分类的一些属不是真正的单系群;③酯酶同工酶酶谱特征所反映出的盲蝽科4个亚科间的相互关系与Sehuh 1974年所做的盲蝽科内系统发育部分一致,但合垫盲蝽亚科与叶盲蝽亚科之间不是直接的姐妹群关系.4个亚科的关系为(((盲蝽亚科Mirinae,齿爪盲蝽亚科Deraeocorinae)叶盲蝽亚科Phylinae)合垫盲蝽亚科Orthotylinae);④盲蝽亚科内存在着明显的异质性,需要进一步分类修订. 相似文献
24.
本文从澳大利亚高等教育机构的分类、高等教育保证体系的组成部分、体系的运行及其发展趋势四个方面对澳大利亚高等教育质量保证体系进行介绍和分析 ,以便从中得到借鉴。 相似文献
25.
26.
近年来,异类机器人之间(如飞行机器人和地面机器人)的协作成为机器人学研究发展的一个新的领域.异类机器人协作的难点之一是协作环境建模,而由于所获得的环境模型具有不同的观测视角和尺度,其环境建模中的模型配准是一个难点和关键.目前,能够适用于大视角差、大尺度差场景配准的方法并不多,基于旋转图像的配准方法被认为是一种可行方案,但其中存在的计算负担大和在野外环境中的鲁棒性差使得其也很难在实际系统中应用.基于此,面向三维点云环境模型,以旋转图像为基础,提出了一种新的基于低维特征空间的模型配准方法.首先,通过引入模型曲率、旋转图像熵值和激光反射强度3个特征构建了一个三维特征空间,得到候选对应点集合.然后,在候选对应点集合中利用旋转图像的方法查找正确的对应关系,实现模型配准.由于低维特征空间的引入,基于旋转图像特征的对应点搜索区域大大减小,因此算法计算效率得到了极大改善.同时由于引入的新特征与场景旋转图像特征的互补性,算法的鲁棒性和精确性也得到了提升.这些性能改进最后通过实验得到了验证. 相似文献
27.
针对高职院校学生的特点和学生的学习需求,从网络环境下的教学设计、教师讲授、协作学习、个别辅导等方面,探讨了网络教学模式下的高职教育. 相似文献
28.
设P,q均为素数,且P>q,对pq3阶群进行了完全分类并获得了其全部构造:1)当q不整除P-1且P不整除(q2+q+1)时,G恰有5个彼此不同构的类型;2)当q不整除P-1但P整除(q2+q+1)时,G恰有6个彼此不同构的类型;3)当q整除P-1但q2不整除P-1且P不整除(q2+q+1)时,G恰有12个彼此不同构的类型;4)当q整除P-1且P整除(q2+q+1)但q2不整除p-1时,G恰有13个彼此不同构的类型;5)当q2整除P-1但q3不整除P-1时,G恰有14个彼此不同构的类型;6)当q3整除P-1时,G恰有15个彼此不同构的类型. 相似文献
29.
通过用计算机回归数学模型对数据进行逐步回归计算和因素分类区域处理,探讨了影响血水草生物碱杀螺效果的各种因素的变化规律,发现药物浓度对灭螺效用的规律呈抛物线变化,在温度为25℃、浸泡时间为72h时达到最大;温度的效用也呈现同样的规律,在浓度为2.5ng/L、浸泡时间为72h时达到最大;而浸泡时间则不同:对于浓度的变化,它的效用呈抛物线规律,在2.5ng/L时达到最大;而对于温度的变化,则呈单调上升的趋势.根据因素分类区域分析的结果,可以得出实验室药物杀螺的最优条件. 相似文献
30.
目标跟踪是计算机视觉研究领域中一个最基本的问题.为解决在复杂场景下目标跟踪效果不佳的问题,作者搭建了一个基于非负稀疏的协作模型,该模型将非负稀疏表示的产生式模型与全局模板判别式模型相结合,并提出了基于非负稀疏协作模型的目标跟踪算法.首先对每一帧图像使用粒子滤波得到若干个候选框,然后再利用非负稀疏协作模型对每一个候选跟踪框进行评分,根据得分最高判为是跟踪目标的候选框.在多个视频序列上的实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高目标跟踪的性能. 相似文献