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1.
机器译文自动评价是机器翻译中的一个重要任务。针对目前译文自动评价中完全忽略源语言句子信息,仅利用人工参考译文度量翻译质量的不足,该文提出了引入源语言句子信息的机器译文自动评价方法: 从机器译文与其源语言句子组成的二元组中提取描述翻译质量的质量向量,并将其与基于语境词向量的译文自动评价方法利用深度神经网络进行融合。在WMT-19译文自动评价任务数据集上的实验结果表明,该文所提出的方法能有效增强机器译文自动评价与人工评价的相关性。深入的实验分析进一步揭示了源语言句子信息在译文自动评价中发挥着重要作用。 相似文献
2.
本文提出一种基于K-means聚类与机器学习回归算法的预测模型以解决零售行业多个商品的销售预测问题,首先通过聚类分析识别出具有相似销售模式的商品从而实现数据集的划分,然后分别在每个子数据集上训练了支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型,通过构建数据池的方式增加了用于训练模型的数据量以及预测变量的选择范围.在一家零售企业的真实销售数据集上对提出的模型进行了验证,实验结果表明基于K-means和支持向量回归的预测模型表现最优,且所提出的模型预测效果明显优于基准模型以及不使用聚类的机器学习模型. 相似文献
3.
4.
Corey Andrews Yiting Xu Michael Kirberger Jenny J. Yang 《International journal of molecular sciences》2021,22(1)
Calmodulin (CaM) is an important intracellular protein that binds Ca2+ and functions as a critical second messenger involved in numerous biological activities through extensive interactions with proteins and peptides. CaM’s ability to adapt to binding targets with different structures is related to the flexible central helix separating the N- and C-terminal lobes, which allows for conformational changes between extended and collapsed forms of the protein. CaM-binding targets are most often identified using prediction algorithms that utilize sequence and structural data to predict regions of peptides and proteins that can interact with CaM. In this review, we provide an overview of different CaM-binding proteins, the motifs through which they interact with CaM, and shared properties that make them good binding partners for CaM. Additionally, we discuss the historical and current methods for predicting CaM binding, and the similarities and differences between these methods and their relative success at prediction. As new CaM-binding proteins are identified and classified, we will gain a broader understanding of the biological processes regulated through changes in Ca2+ concentration through interactions with CaM. 相似文献
5.
6.
针对煤矿进口锚杆机除尘马达频繁出现故障的情况,通过排查除尘装置的安装方式和监测马达工作时的压力状态,查找故障原因,并制定解决方案。通过马达外接单向阀,可满足马达进油口最低安全压力限制的要求,解决了马达频繁损坏的问题,保障了设备工作的稳定性,提高了工作效率。 相似文献
7.
Zihao Chen Long Hu Bao-Ting Zhang Aiping Lu Yaofeng Wang Yuanyuan Yu Ge Zhang 《International journal of molecular sciences》2021,22(7)
Aptamers are short single-stranded DNA, RNA, or synthetic Xeno nucleic acids (XNA) molecules that can interact with corresponding targets with high affinity. Owing to their unique features, including low cost of production, easy chemical modification, high thermal stability, reproducibility, as well as low levels of immunogenicity and toxicity, aptamers can be used as an alternative to antibodies in diagnostics and therapeutics. Systematic evolution of ligands by exponential enrichment (SELEX), an experimental approach for aptamer screening, allows the selection and identification of in vitro aptamers with high affinity and specificity. However, the SELEX process is time consuming and characterization of the representative aptamer candidates from SELEX is rather laborious. Artificial intelligence (AI) could help to rapidly identify the potential aptamer candidates from a vast number of sequences. This review discusses the advancements of AI pipelines/methods, including structure-based and machine/deep learning-based methods, for predicting the binding ability of aptamers to targets. Structure-based methods are the most used in computer-aided drug design. For this part, we review the secondary and tertiary structure prediction methods for aptamers, molecular docking, as well as molecular dynamic simulation methods for aptamer–target binding. We also performed analysis to compare the accuracy of different secondary and tertiary structure prediction methods for aptamers. On the other hand, advanced machine-/deep-learning models have witnessed successes in predicting the binding abilities between targets and ligands in drug discovery and thus potentially offer a robust and accurate approach to predict the binding between aptamers and targets. The research utilizing machine-/deep-learning techniques for prediction of aptamer–target binding is limited currently. Therefore, perspectives for models, algorithms, and implementation strategies of machine/deep learning-based methods are discussed. This review could facilitate the development and application of high-throughput and less laborious in silico methods in aptamer selection and characterization. 相似文献
8.
费云利 《湖南工业职业技术学院学报》2021,21(1):15-17,23
随着城市中汽车数量的大增,汽车与汽车之间的通信系统显得尤为重要。因此互联网在行车过程中起到了重要的作用,其中的车载网便扮演着物物通信的功能。本文提出行车过程中复杂特性的分发算法,首先对多个城市中的汽车进行汽车行动路线的统计与分析,其中包含了通信车辆之间的距离、所连车辆的数量分布以及聚集指标,从结论分析得到车与车之间联系的数量呈现一定的指数分布;并且在小范围内,聚集指标比较高。根据上述特性分,推算出一种车辆行进轨迹数据的分发算法,以便于进行车辆与车辆的实时通信,这样就能大大提高车辆行驶的有效性和降低车祸之间的发生。 相似文献
9.
为了满足微小复杂结构件的加工需要和机床误差补偿技术的研究,研制了一台微小型五轴数控机床实验平台,本体尺寸为580 mm×450 mm×570 mm。机床实验平台为卧式双转台结构,布局紧凑,空间利用率高,各轴采用了直线电机、直驱马达、丝杠滑台驱动方式。分析了机床的主要薄弱环节,并进行了受力分析和优化设计,仿真结果表明机床变形量由原来的69.323μm减小为2.686μm,得到了显著的改善。对机床进行了模态仿真,分析机床前四阶振型变形规律,为机床弱刚度变形误差补偿提供了参考依据。对加工刀路进行了规划和模拟,完成了铝合金棒料的加工实验。实验结果表明机床具有较好的加工能力,并验证了加工刀路规划的正确性。 相似文献
10.
针对基于规则的可解释性模型可能出现的规则无法反映模型真实决策情况的问题, 提出了一种融合机器学习和知识推理两种途径的可解释性框架. 框架演进目标特征结果和推理结果, 在二者相同且都较为可靠的情况下实现可解释性. 目标特征结果通过机器学习模型直接得到, 推理结果通过子特征分类结果结合规则进行知识推理得到, 两个结果是否可靠通过计算可信度来判断. 使用面向液基细胞学检查图像的融合学习与推理的某类宫颈癌细胞识别案例对框架进行验证, 实验表明, 该框架能够赋予模型的真实决策结果以可解释性, 并在迭代过程中提升了分类精度. 这帮助人们理解系统做出决策的逻辑, 以及更好地了解结果可能失败的原因. 相似文献