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1.
2.
朱佳 《卫星电视与宽带多媒体》2021,(3):133-134
移动互联网时代,短视频的兴起为方言文化的传播提供了新契机.抖音作为"短视频浪潮"中的典型代表应用,以新兴传播方式与特有传播机制,给方言文化提供了灵活有力的发展机遇.本文以"抖音"平台为案例,对短视频时代下方言文化视觉传播的生成机制进行了分析,然后剖析了方言文化视觉传播当前存在的问题,进而提出了相应的发展策略. 相似文献
3.
为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能. 相似文献
4.
与传统媒体相比,社交网络在传播新闻、思想、观点等方面发挥着突出的作用,同时也是传播谣言、虚假新闻等负面信息的最佳途径.因此,对网络舆情演化趋势的准确预测和有效控制已成为重要的研究话题.目前,大多数研究从理论建模的角度对网络舆情事件的演化特性和发展趋势进行预测,基于用户行为特征的信息传播演化趋势预测模型的建模及分析有待进一步研究.考虑到信息传播过程中用户之间的相互影响,文中提出一种基于注意力机制的方法,旨在探究社交网络中用户在信息传播过程中的影响来预测信息的传播趋势.首先,利用基于长短时记忆神经网络(Long Shot-Term Memory,LSTM)的网络架构来获取信息传播的轨迹特征.其次,考虑到信息传播和用户行为的复杂性,利用注意力机制挖掘用户之间的依赖性来预测真实的信息传播过程.最后,综合考虑影响信息传播的驱动因素,得到一种基于注意力机制的信息传播演化趋势预测模型(At-tention Diffusion Neural Network,ADNN).在4个对比数据集上的实验结果显示,ADNN模型优于流行的序列模型,该模型能够有效利用驱动因素对信息传播的影响,更准确地预测社交网络中信息的传播趋势. 相似文献
5.
6.
目的 基于妈祖文化的视角,探究妈祖文化与表情符号设计融合的可能性,打造表情文化产业链,为表情符号的设计开发提供更多的机遇,推动了妈祖文化的对外传播.方法 以妈祖文化为切入点,分析表情符号设计与妈祖文化跨界融合发展的优势.同时,借助具体的案例来阐述两者结合所产生的积极意义,表明巧妙应用妈祖文化的可行性.结论 妈祖文化的融入为表情符号的发展增添了浓墨重彩的一笔,对于增强文化气息及开拓设计思路都发挥着重要作用,易于激发受众的情绪、记忆,引起受众情感和心理的共鸣,从而创造符合受众审美情趣和思维方式的设计作品.由此可见,深入把握两者的关联性,有助于催生新的文化产业形态、传承妈祖文化、开辟表情符号设计新路径. 相似文献
7.
人工神经网络技术已被广泛应用于社会经济发展各领域中的非线性复杂问题的处理.文章阐述了反向传播神经网络的工作原理,研究了BP神经网络仿真预测模型在社会经济发展典型领域,如公共安全与灾害防治、医疗、交通、教育、环保及农业、工业、第三产业经济等领域的应用,研究表明,BP神经网络具有广泛的适用性和应用价值. 相似文献
8.
9.
针对现有谣言传播模型尚未分析非支持性评论对网络谣言传播的影响,提出一个引入带有非支持性评论的谣言传播者的SIICR1R2(Susceptible-Infected-Infected with non-supportive comment-Removed1-Removed2)网络谣言传播模型。首先,对模型进行稳态分析,以证明无谣言平衡点和谣言传播平衡点的稳定性;其次,通过数值仿真验证理论成果,并分析非支持性评论率、恢复率、传播率和非支持性评论的说服力对网络谣言传播的影响。分析结果表明:提高非支持性评论率对网络谣言传播具有抑制效果,但是该效果受到恢复率的影响,而增强非支持性评论的说服力和降低传播率均能有效降低网络谣言的影响范围。基于WS(Watts-Strogatz)小世界网络和BA(Barabási-Albert)无标度网络进行模型仿真,仿真结果证实了非支持性评论能够抑制网络谣言传播;最后,根据分析结果提出相应的谣言防控策略。 相似文献
10.
刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献