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1.
基于分形几何理论,考虑微凸体因应变硬化而造成弹塑性变形阶段硬度随变形量变化而变化,建立结合面第一、第二弹塑性变形阶段单次加载刚度分形模型。推导出在计入硬度变化的情况下,单个微凸体在弹塑性变形阶段法向接触刚度与接触面积之间的关系式,进而得出结合面在弹塑性变形阶段法向接触刚度与接触面积、接触载荷之间量纲为一的关系式,并通过仿真分析得出相关参数对结合面法向接触刚度的影响。仿真结果显示:考虑硬度变化时,结合面量纲一法向接触刚度的值与法向实际接触载荷、实际接触面积之间存在关系;结合面法向接触刚度随着分形维数D的增大而增大;分形维数一定时,结合面法向接触刚度随表面长度尺度参数G值增大而增大。 相似文献
2.
为解决非对称断面钢轨镦粗时的波浪变形问题,设计了局部镦粗成套装置,利用已有的锻造生产线,有效地控制了非对称断面钢轨镦粗时产生的失稳和轨肢波浪变形,减少了模具更换次数;同时,设计的镦粗测量和显示装置,可精确控制镦粗量,保证镦粗成形质量稳定。经实物验证,采用本装置及工艺,单根镦粗时间由原工艺的60 min降低至8 min,效率提高了7倍以上;镦粗钢轨一次合格率达100%,较原工艺合格率提高了3倍以上。利用已有的锻造生产线,减少了设备投入,降低了投资成本,在工艺布局上可以减少镦粗工序的生产区域,优化了车间的工艺布局。最后,通过实物验证了方案可行性,并确定了工艺参数,可用于指导实际生产。 相似文献
3.
4.
《锻压技术》2021,46(7):207-213
为了提高非等原子比高熵合金(Fe50Ni30Co10Cr10)的力学性能,在该合金中加入B元素作为间隙增强原子,对其进行变形处理与退火后,实现了对该合金显微组织的精确调控,并分析了经过不同时间与温度退火处理后该合金发生的再结晶转变过程。研究结果表明:FeCoCrNi高熵合金在添加B元素后会引起σ相温度发生小幅下降,随着温度逐渐下降,在574℃时生成了Cr_5B_3相。铸态试样内含有fcc基体相与Cr_5B_3第二相两种物相结构。在变形量较小状态下,晶粒外形主要以树枝晶形态为主,晶内组织发生了滑移,形成了明显的台阶外形;变形量达到50%后,晶粒明显拉长,形成了扭折带变形组织,树枝晶结构已逐步转变为扁平状组织;随着变形量增加,晶粒尺寸逐渐减小,晶粒明显细化。当退火时间达到30 min时,形成的晶粒尺寸与退火时间为10 min的晶粒尺寸存在明显差异,并未出现晶粒长大的情况,等轴晶内也同样形成了大量的hcp板条组织。 相似文献
5.
基于流体体积法和k-ε湍流模型对液化天然气单液滴在气流中的变形破碎情况进行模拟研究。研究不同We对液滴形态和破碎模式的影响,分析液滴形态变化过程中速度、加速度和阻力系数随时间的变化趋势,并研究不同流场下液滴变形破碎情况。结果表明,不同的We下,液滴呈现出不同的破碎模式,液滴发生剪切破碎的临界We为80左右,同一We下不同直径的液滴临界破碎时间有所不同;随着气液相对速度的We的增大,液滴的无量纲变形时间先递减后趋向于平缓;液滴变形破碎过程中,速度随着时间的延长而增加,加速度和阻力系数随着时间的延长先增后减;与普通流场相比,带挡板的流场中液滴变形破碎时间明显缩短。 相似文献
6.
为解决基于视频流的人体关键点检测效果不佳及视频流切片后可能会发生运动模糊的问题,提出了一种改进的RetinaNet-CPN网络对人体关键点进行检测,有效解决切片后运动模糊图像的干扰并提高了人体关键点的检测准确率.视频流切片后,先用改进的RetinaNet网络检测出图片中的所有人并对每个目标框做模糊检测,对大于阈值的目标框做去模糊处理,最后用引入注意力机制的CPN网络提取关键点.将RetinaNet衡量预测框与真实框差异的IOU函数改成DIOU后,在仿真实验中目标检测AP提高了近3%;对于模糊的图片,利用匀速直线运动频谱特征估算出的模糊核与实际模糊核相差不大,对其做去模糊处理后基本能恢复出原清晰图片;同时引入注意力机制为各通道和特征层分配合理的权重,使得CPN检测AP提高近1%,AR提升0.5%. 相似文献
7.
针对现有的广告点击率预估模型未能精准挖掘用户历史兴趣及历史兴趣对目标广告点击与否的影响,提出了一种基于改进Transformer的广告点击率预估模型.该模型采用Transformer网络捕捉隐藏在用户点击序列背后的潜在历史兴趣;同时针对Transformer建模用户历史兴趣无法有效关联目标广告的问题,提出了一种改进的Transformer网络.改进后的Transformer不但有效建模用户历史兴趣,而且考虑了跟目标广告的关联.新模型采用辅助损失函数来监督改进的Transformer对用户历史兴趣的抽取过程,然后采用注意力机制进一步建模用户的历史兴趣和目标广告的相关性以提升模型的预估性能.实验结果表明新模型有效提升了广告点击率的预估效果. 相似文献
8.
针对已有的航运监控图像识别模型C3D里中级表征学习能力有限,有效特征的提取容易受到噪声的干扰,且特征的提取忽视了整体特征与局部特征之间关系的问题,提出了一种新的基于注意力机制网络的航运监控图像识别模型。该模型基于卷积神经网络(CNN)框架,首先,通过特征提取器提取图像的浅层次特征;然后,基于CNN对不同区域激活特征的不同响应强度,生成注意力信息并实现对局部判别性特征的提取;最后,使用多分支的CNN结构融合局部判别性特征和图像全局纹理特征,从而利用局部判别性特征和图像全局纹理特征的交互关系提升CNN学习中级表征的能力。实验结果表明,所提出的模型在航运图像数据集上的识别准确率达到91.8%,相较于目前的C3D模型提高了7.2个百分点,相较于判别滤波器组卷积神经网络(DFL-CNN)模型提高了0.6个百分点。可见所提模型能够准确判断船舶的状态,可以有效应用于航运监控项目。 相似文献
9.
基于深度学习的视频超分辨率方法主要关注视频帧内和帧间的时空关系,但以往的方法在视频帧的特征对齐和融合方面存在运动信息估计不精确、特征融合不充分等问题。针对这些问题,采用反向投影原理并结合多种注意力机制和融合策略构建了一个基于注意力融合网络(AFN)的视频超分辨率模型。首先,在特征提取阶段,为了处理相邻帧和参考帧之间的多种运动,采用反向投影结构来获取运动信息的误差反馈;然后,使用时间、空间和通道注意力融合模块来进行多维度的特征挖掘和融合;最后,在重建阶段,将得到的高维特征经过卷积重建出高分辨率的视频帧。通过学习视频帧内和帧间特征的不同权重,充分挖掘了视频帧之间的相关关系,并利用迭代网络结构采取渐进的方式由粗到精地处理提取到的特征。在两个公开的基准数据集上的实验结果表明,AFN能够有效处理包含多种运动和遮挡的视频,与一些主流方法相比在量化指标上提升较大,如对于4倍重建任务,AFN产生的视频帧的峰值信噪比(PSNR)在Vid4数据集上比帧循环视频超分辨率网络(FRVSR)产生的视频帧的PSNR提高了13.2%,在SPMCS数据集上比动态上采样滤波视频超分辨率网络(VSR-DUF)产生的视频帧的PSNR提高了15.3%。 相似文献
10.
在竹条表面缺陷检测中,竹条表面缺陷形状各异,成像环境脏乱,现有基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型面对这样特定的数据时并不能很好地发挥神经网络的优势;而且竹条来源复杂且有其他条件限制,因此没办法采集所有类型的数据,导致竹条表面缺陷数据量少到CNN不能充分学习。针对这些问题,提出一种专门针对竹条表面缺陷的检测网络。该网络的基础框架为CenterNet,而且为提高CenterNet在较少的竹条表面缺陷数据中的检测性能,设计了一种基于从零开始训练的辅助检测模块:在网络开始训练时,冻结采用预训练模型的CenterNet部分,并针对竹条的缺陷特点从零开始训练辅助检测模块;待辅助检测模块损失趋于稳定时,通过一种注意力机制的连接方式将该模块与采用预训练的主干部分进行融合。将所提检测网络与CenterNet以及目前常用于工业检测的YOLO v3在相同训练测试集上进行训练和测试。实验结果表明,所提检测网络的平均精度均值(mAP)在竹条表面缺陷检测数据集上比YOLO v3和CenterNet的mAP分别提高了16.45和9.96个百分点。所提方法能够针对形状各异的竹条表面缺陷进行有效检测,且没有增加过多的时耗,在实际工业运用中具有很好的效果。 相似文献