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151.
把污染微粒的移动看成是随机移动的,从而这种污染物质点系统可以认为由N个串联线性贮积单元组成.在长江干流地区水流量已知的前提下,分析得出了水流速与站点间距离呈正态分布趋势.  相似文献   
152.
针对繁忙机场航班滑出时间预测准确率低的问题,结合局部回归和加权支持向量回归,提出基于局部加权支持向量回归的离港航班滑出时间预测模型。该模型采用K最近邻方法,减小训练样本集容量,并为每个预测样本构建一个预测模型。通过计算训练样本与预测样本间的马氏距离,来优化加权支持向量回归中高斯核加权函数的带宽参数,获得加权系数。结合某机场离港航班数据仿真分析,实验结果表明模型在误差允许范围内的预测准确率达到83.33%,模型更加稳定。  相似文献   
153.
Each month, various professional forecasters give forecasts for next year's real gross domestic product (GDP) growth and unemployment. January is a special month, when the forecast horizon moves to the following calendar year. Instead of deleting the January data when analyzing forecast updates, I propose a periodic version of a test regression for weak-form efficiency. An application of this periodic model for many forecasts across a range of countries shows that in January GDP forecast updates are positive, whereas the forecast updates for unemployment are negative. I document that this January optimism about the new calendar year is detrimental to forecast accuracy. To empirically analyze Okun's law, I also propose a periodic test regression, and its application provides more support for this law.  相似文献   
154.
由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本,而有标签样本数量少且人工标记成本较高,因此,提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。利用有标签样本建立高斯过程回归模型,并构建无标签样本之间的协方差矩阵,以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时,衡量样本间的相似性,避免样本的冗余添加,最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真,验证了所提方法的可行性和有效性。  相似文献   
155.
稻鸭共育体系多因素正交旋转回归试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以水稻种植密度、纯N量、放鸭数3个因子,设置5个水平组成正交旋转回归试验,试验数据分析显示,3个因子对水稻产量影响显著,影响的大小顺序是放鸭数>纯N量>密度,而且密度与纯N量的交互作用明显,纯N量与放鸭数之间的交互作用明显,都达到显著水平.通过方程模拟选优得出,密度在18万~25.5万株/hm2之间、纯N量在72.9~131.85 kg/hm2之间、放鸭数取225~360只/hm2之间,水稻单产可达到较高水平.  相似文献   
156.
运用1978年至2003年的年度统计数据,对现金、狭义货币和广义货币与各主要经济变量之间因果关系进行Granger因果检验.在此基础上,具体分析相应货币供给量与主要经济变量之间的协整关系,建立误差修正模型.分析结果表明,货币供应量的变化对经济增长GDP的作用力不大,对消费和投资的影响力较小,货币供应量的变化对信贷的变化影响较大;从协整关系来看,信贷与货币供应量几乎同比例变化,两者的均衡误差也较大,货币供给对利率的影响也有较明显的滞后.  相似文献   
157.
This paper focuses on the Polish stock market by analysing the information content of 95 equity block trade transactions executed on shares of companies constituting the WIG20 index. A normalized conventional approach and a bootstrap approach are used to draw inferences. These approaches make use of a multivariate regression model with two explanatory variables: a market return and a dummy variable for the event. Resampling allows construction of an empirical distribution of the normalized test statistic. The outcomes obtained from the application of a normalized conventional approach as well as a bootstrap approach are in line and confirm that equity block trade transactions carry an important signal to investors. Significant abnormal positive (negative) returns are associated with the execution of the equity block trades, the prices of which are higher (lower) than the closing prices 2 days before the execution of the equity block trade transactions. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
158.
Little Cottonwood Canyon Highway is a dead‐end, two‐lane road leading to Utah's Alta and Snowbird ski resorts. It is the only road access to these resorts and is heavily traveled during the ski season. Professional avalanche forecasters monitor this road throughout the ski season in order to make road closure decisions in the face of avalanche danger. Forecasters at the Utah Department of Transportation (UDOT) avalanche guard station at Alta have maintained an extensive daily winter database on explanatory variables relating to avalanche prediction. Whether or not an avalanche crosses the road is modeled in this paper via Bayesian additive tree methods. Utilizing daily winter data from 1995 to 2011, results show that using Bayesian tree analysis outperforms traditional statistical methods in terms of realized misclassification costs that take into consideration asymmetric losses arising from two types of error. Closing the road when an avalanche does not occur is an error harmful to resort owners, and not closing the road when one does may result in injury or death. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
159.
通过对潘一矿掘进工作面涌出量进行实测,对工作面瓦斯涌出来源及构成进行了分析。利用回归分析法,找出了工作面落煤、煤壁瓦斯涌出规律,为工作面的通风管理与安全生产提供了必要的技术指导。  相似文献   
160.
We present a mixed‐frequency model for daily forecasts of euro area inflation. The model combines a monthly index of core inflation with daily data from financial markets; estimates are carried out with the MIDAS regression approach. The forecasting ability of the model in real time is compared with that of standard VARs and of daily quotes of economic derivatives on euro area inflation. We find that the inclusion of daily variables helps to reduce forecast errors with respect to models that consider only monthly variables. The mixed‐frequency model also displays superior predictive performance with respect to forecasts solely based on economic derivatives. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
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