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1.
光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献
2.
从总风险控制的角度,提出了事故工况下场内工作人员剂量与辐射风险接受准则,并建立了相应的评估方法。以典型压水堆核电厂为例,采用概率安全分析(PSA)的全范围事故序列进行验证评价,评估了典型压水堆核电厂事故后场内工作人员的辐射剂量与辐射致死风险。通过验证结果可知,事故后场内工作人员总的辐射致死风险远低于公众由于自然灾害、疾病、交通事故及不同行业的总死亡风险值;事故后工作人员在燃料厂房进行操作时的辐射致死风险占比最高,故工作人员在燃料厂房进行相关操作时,可提前制定相应的辐射防护措施来降低辐射风险;工作群组中其他人员和意外受照人员事故后辐射致死风险占比较高,可通过采用气面罩等方式对气载放射性进行防护以降低其辐射风险。相应的分析结果可为后续核电厂事故后处理方案的制定和事故后场内工作人员辐射防护措施的制定提供借鉴。 相似文献
3.
随着对氡气危害认识的加深,花岗岩作为生产、生活上接触较多的天然辐射来源,其氡析出特征对人居环境的辐射影响得到广泛关注。本文从岩石的原生特性和次生变化两方面对花岗岩的氡析出进行文献综述,发现花岗岩氡析出与岩石化学成分、矿物成分和成因类型等原生特性以及次生风化和蚀变导致的放射性核素分布、矿物颗粒大小以及岩石微裂隙等因素密切相关。研究表明,铀镭活度与花岗岩氡析出表现出线性相关,但受铀赋存矿物类型的影响,矿物成分的具体影响还需进一步研究,可能与其构造背景或者物质来源有关。岩石次生变化对花岗岩氡析出的影响主要表现为风化和蚀变使得放射性核素迁移到颗粒表面和岩石裂隙等有利于氡析出的位置,而颗粒变小比表面积增大以及岩石内表面积和孔隙率增加使得铀镭发生富集和逃逸,从而最终促进岩石氡的析出。岩石原生特性和次生变化对花岗岩的氡析出起着重要的影响作用,铀镭活度可以作为花岗岩氡析出率潜力的预测指标,而对于矿物成分和岩石的次生变化则是研究花岗岩氡析出的重要潜在因素。故此,未来需要系统研究并定量描述岩石化学、矿物成分和次生变化,并据此建立合理有效的岩石氡析出模型,帮助更全面地掌握岩石中氡析出规律,为地下工程及人居环境的氡防护提供理论依据。 相似文献
4.
变分方法是机器翻译领域的有效方法, 其性能较依赖于数据量规模. 然而在低资源环境下, 平行语料资源匮乏, 不能满足变分方法对数据量的需求, 因此导致基于变分的模型翻译效果并不理想. 针对该问题, 本文提出基于变分信息瓶颈的半监督神经机器翻译方法, 所提方法的具体思路为: 首先在小规模平行语料的基础上, 通过引入跨层注意力机制充分利用神经网络各层特征信息, 训练得到基础翻译模型; 随后, 利用基础翻译模型, 使用回译方法从单语语料生成含噪声的大规模伪平行语料, 对两种平行语料进行合并形成组合语料, 使其在规模上能够满足变分方法对数据量的需求; 最后, 为了减少组合语料中的噪声, 利用变分信息瓶颈方法在源与目标之间添加中间表征, 通过训练使该表征具有放行重要信息、阻止非重要信息流过的能力, 从而达到去除噪声的效果. 多个数据集上的实验结果表明, 本文所提方法能够显著地提高译文质量, 是一种适用于低资源场景的半监督神经机器翻译方法. 相似文献
5.
提出一种基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换方法, 实现了非平行文本条件下高质量的多对多语音转换. 性能良好的语音转换系统, 既要保持重构语音的自然度, 又要兼顾转换语音的说话人个性特征是否准确. 首先为了改善合成语音自然度, 利用生成性能更好的相对生成对抗网络代替基于变分自编码生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络, 通过构造相对鉴别器的方式, 使得鉴别器的输出依赖于真实样本和生成样本间的相对值, 克服了Wasserstein生成对抗网络性能不稳定和收敛速度较慢等问题. 进一步为了提升转换语音的说话人个性相似度, 在解码阶段, 引入含有丰富个性信息的i向量, 以充分学习说话人的个性化特征. 客观和主观实验表明, 转换后的语音平均梅尔倒谱失真距离值较基准模型降低4.80%, 平均意见得分值提升5.12%, ABX 值提升8.60%, 验证了该方法在语音自然度和个性相似度两个方面均有显著的提高, 实现了高质量的语音转换. 相似文献
6.
陈圣胡莹宓小川强少明 《宝钢技术》2022,(5):17-21
钢材表面的锌铝镁镀层由于耐蚀性能优秀,近年来国内逐渐开始生产。针对锌铝镁镀层大生产中出现的一种黑变缺陷,采用了X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线光电子能谱(XPS)等方法进行综合分析,最终确认该缺陷的微观本质表现是铝、镁元素在镀层表层更深的氧化,是带钢镀层表面大尺度上的不均匀氧化的反映。 相似文献
7.
8.
针对当前谣言检测任务中社交媒体推特平台的推文数据分布复杂且不均衡的特点,提出基于变分自编码器(VAE)的谣言立场分类算法VAE-LSTM。对数据进行预处理后,利用word2vec模型提取推文词向量并输入VAE中进行训练,得到符合简单概率分布的深度特征序列再从中采样获取有效特征,以避免数据量较大的推文类别影响特征向量。在此基础上,使用长短时记忆(LSTM)网络处理向量序列数据进而实现分类。理论分析和实验结果表明,VAE-LSTM算法无须手动提取或添加特征,训练过程简单高效,同时能缓解类间不平衡问题,其应用于实际场景准确率和F1得分分别为0.800和0.494,与时序注意力机制算法、Turing算法、霍克斯过程算法等相比分类性能更好,且较SVM等早期机器学习方法节省了大量数据预处理时间。 相似文献
9.
网络文本作为现代游客承载感知和表达观点的载体,已成为游客画像构建与分析的重要数据来源。现有的自然语言处理技术在游客画像的挖掘过程中主要关注游客的需求和情感,缺少技术与旅游应用的有效衔接,然而现有的文本挖掘技术中文本的主题和情感通常被割裂分析,缺乏相互指向性,无法有效提取用户细粒度的意见。提出一种基于变分自编码的有监督主题情感联合分析模型。将词频权重引入到先验知识中,同时通过截断高斯模型构造变参数,有效捕获离散数据中的相关性,利用情感标签辅助主题的训练和生成,以提升主题挖掘及情感预测的准确率。通过变分自编码模型计算贝叶斯主题模型的后验分布,采用主题分布下的情感分类预测实现主题情感的联合分析。实验结果表明,当主题数为10~100时,该模型的情感预测平均准确率约为85%,相比LDA、SAGE、NVDM模型,能够有效挖掘酒店用户评论的特征。 相似文献
10.
传统变分自动编码器模型通常使用标准正态分布作为隐向量先验,当应用于推荐系统等复杂任务时容易导致模型过度正则化和隐向量解耦表现不佳。融合复杂隐向量先验与注意力机制,建立变分自动编码器模型。使用多层神经网络生成的隐向量先验分布替代标准正态分布作为假设先验分布,使得模型能根据数据学习先验分布并获得更多的潜在表征。在单层隐向量的基础上添加辅助隐向量,联合辅助隐向量与数据特征向量再生成隐向量,增强了隐向量的低维表现能力和解耦性。借助注意力机制的特征信息选择特点,对隐向量中重要节点赋予更大的权重值,使其能传递更重要的信息。在数据集Movielens-1M、Movielens-Latest-Small、Movielens-20M和Netflix上的实验结果表明,该模型的Recall@20、Recall@50、NDCG@100相较于基线模型平均提升了12.95%、10.80%、10.48%,具有更高的推荐精确度。 相似文献