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951.
结合元胞分割法以及改进的velocity-Verlet算法讨论了Lees-Edwards边界条件在耗散粒子动力学中的实施,并将模拟结果与前人的工作进行了对比分析.所得到的速度、密度、温度、压力以及应力分布等与预期一致,尤其当耗散力系数γ提高到100时,系统中的各参数分布仍然是均匀的.表明高耗散率条件下,在耗散粒子动力学中应用Lees-Edwards边界条件仍然有效,笔者提出了与文献[21]不一致的观点. 相似文献
952.
针对网络拥塞现象,基于弃头方式提出了一种新的主动队列管理算法.该算法首先利用元胞蚁群建立了实际网络队长最大值的计算方法,同时通过判断网络队长与阈值的关系,采取从队列头部丢弃N个数据包的方法.最后,以长相关数据进行仿真实验,对比分析了DFCA与RED、DROP-TAIL之间的优劣,结果表明该算法具有较好的适应性. 相似文献
953.
设R是主理想整环,若R有无穷多个极大理想,则称R是Principal Ideal Maximal Domain,简称为PIMD.设x是PIMD上的未定元,R[x]是R上的一元多项式环.依据整环的基本理论和唯一分解环的结构理论,研究R[x]的素理想和极大理想,推证了R[x]的任一主理想都不是极大理想,给出了构造R[x]的极大理想的一种方法,得到了R[x]的素理想是极大理想的条件,最终给出R[x]的素理想分类定理. 相似文献
954.
采用缩足反射观察椎管内注射感觉神经元特异性受体(SNSR)激动剂牛肾上腺髓质8-22肽(BAM8-22)对吗啡耐受的影响.结果表明,椎管内注射BAM8-22(0.1nmol)后,吗啡抗伤害作用的半数有效剂量由耐受时的80.99μg恢复至12.38μg(P<0.001);隔天混合给予BAM8-22后,能显著延缓吗啡耐受,第6天吗啡抗伤害作用的半数有效剂量为14.84μg,与吗啡耐受组相比有极显著差异(P<0.001);但这两组动物吗啡的抗伤害作用没有达到正常吗啡组水平(P<0.05和P<0.01).连续椎管内单独注射BAM8-22 6d后,吗啡抗伤害作用的半数有效剂量为12.23μg,明显高于正常吗啡组(P<0.01),但又明显低于吗啡耐受组(P<0.001).而椎管内连续6d混合给予BAM8-22和吗啡,并不能阻止吗啡耐受.研究表明,椎管内注射BAM8-22能部分翻转或延缓吗啡的耐受,而BAM8-22的长期作用则会部分降低吗啡的抗伤害作用,提示感觉神经元特异性受体参与了阿片受体功能的调制. 相似文献
955.
令G为有限群,πe(G)为G的元素的阶的集合,k∈πe(G),mk表示G中k阶元的个数,τe(G)={mk|k∈πe(G)}.证明L2(27)可用τe(L2(27))加以刻画,换言之,当G为群且满足τe(G)=τe(L2(27))={1,16 383,16 256,341 376,1 040 256,682 752}时,有G■L2(27). 相似文献
956.
描述了限制型双参数量子群\,$\overline{U}_{r,s}(sl_2)$\,的一类不可约模, 构造出\,$\overline{U}_{r,s}(sl_2)$\,所有的主不可分解模. 把\,Casimir\,元素的左乘作用看作\,$\overline{U}_{r,s}(sl_2)$\,到自身的线性变换, 得到了\,Casmir\,元素作用在\,$\overline{U}_{r,s}(sl_2)$\,上的极小多项式和\,$\overline{U}_{r,s}(sl_2)$\,本原幂等元的全部共轭类. 相似文献
957.
针对动态非平稳过程数据的时变性和多尺度性导致故障诊断准确率下降及故障准确定位难以实现的不足,引入滑动窗口多尺度主元分析(Moving window multi-scale principal component analysis ,MW-MSPCA)〖BP)〗,通过小波阈值消噪解决统计模型偏离与数据相关性降低之间的矛盾,并在各个尺度上利用滑动窗口主元分析实现模型更新,然后借助三维贡献图描述反映过程行为变化的各独立过程变量对统计过程的贡献程度,进而对故障准确定位,最后给出诊断准确性的定量评价机制。在对6135D型柴油机进行数值实验中,并通过与传统的多尺度主元分析及自适应多向主元分析比较,实验结果从故障的漏报率、误报率及诊断准确率三方面表明新方法能更好地实现传感器故障诊断。 相似文献
958.
959.
960.
针对工业过程时变的特点,基于自适应滑动窗的主元分析算法由于能依据采集数据时时更新模型,因此能有效提高建模精度和诊断准确度。但是该算法的实现基于两个假设:(1)假定用于更新模型的数据是正常稳定过程中采集而得。(2)假定采集数据时序无关。由于算法没有辨识功能,极容易用携带故障信息的数据来更新系统模型,后果可想而知。据此本文提出计算相对变化量用于区分数据正常与否。实践证明大部分工业过程存在时序相关性,而滑动窗算法属于常规静态建模,因此应该考虑动态主元分析。综上,本文提出动态主元分析的关键参数——时滞参数z来计算和改进自适应滑动窗算法。最后经过仿真测试验证了辨识算法的有效性。 相似文献