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41.
互联网对信息增值的影响 总被引:4,自引:0,他引:4
从枚(MEI)系统经济学的角度将网络分成实体网络和虚拟网络两大类,并引入信息科学中全信息的概念。论述互联网能极大地改善信息传递的质量,提高信息传递的速率,而且信息获取成本会越来越低,这三方面都能提高主体所获得的全信息量,从而信息增值效应非常明显。 相似文献
42.
针对地下空区边界不规则并且可能包含多个遗留矿柱,如何布局合适的探测点以便三维激光探头能扫描空区内部全貌的工程难题,提出了在基于空区初步资料获得的水平特征截面图上预先布置待选探测点,设计探测点布局方案评价函数,采用量子进化算法进行探测点布局优化的方案.优化设计中,考虑了采空区边界的凸凹不规则性及内部包含多个边界不规则遗留矿柱,以及激光探测范围等因素,建立了通用优化模型,寻求探测点最少的技术及经济上的最优布局方案.实例运算及统计分析结果表明,和遗传算法相比,本文提出的量子进化算法优化模型可快速得出优化的探测点布局方案,保证三维激光探测法成功实施,为复杂空区三维激光探测提供科学决策依据. 相似文献
43.
社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别. 相似文献
44.
为了定量地度量C4ISR系统的态势感知能力,基于Endsley的态势感知模型,分析了从察觉信息到理解信息的态势感知过程。提出了态势理解过程的三个基础经验假设,定义了随时间变化的态势差异度量。推导出反映态势变化与感知速度之间关系的微分方程,提出了态势感知能力参数的改进方法。对微分方程解的讨论,得到了与现实经验相符的结论。 相似文献
45.
46.
The authors propose a V
N, p
test statistic for testing finite-order serial correlation in a semiparametric varying coefficient partially linear errors-in-variables
model. The test statistic is shown to have asymptotic normal distribution under the null hypothesis of no serial correlation.
Some Monte Carlo experiments are conducted to examine the finite sample performance of the proposed V
N, p
test statistic. Simulation results confirm that the proposed test performs satisfactorily in estimated size and power.
This research is supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 10871217 and 40574003; the
Science and Technology Project of Chongqing Education Committee under Grant No. KJ080609; the Doctor's Start-up Research Fund
under Grant No. 08-52204; and the Youth Science Research Fund of Chongqing Technology and Business University under Grant
No. 0852008. 相似文献
47.
48.
49.
50.
鉴于股票波动具有显著的多尺度特征,本文引入二元经验模态分解(EMD)与二元CopulaGARCH算法,提出一种新的VaR风险度量模型,即BEMD-Copula-GARCH模型.具体地,新BEMD-Copula-GARCH模型可分为三个主要步骤:数据分析,分风险估计和总风险集成.首先,基于二元EMD模型,将复杂且相互作用的股票对分解为若干组较为简单且相互独立的分量,以降低建模难度.其次,引入二元Copula-GARCH模型,刻画各组分量间的相互关系,以度量股票投资组合在不同尺度上的分VaR值.最后,集成各分VaR值以得出最终VaR风险度量结果.实证研究以恒生指数与上证综指为数据样本构造投资组合,结果表明:本文所构建的新模型能有效度量投资组合风险,其估计精度显著优于DCC-GARCH和Copula-GARCH等现有模型. 相似文献