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1.
针对移动机器人使用超声波传感器检测环境时存在干扰与数据不确定性问题,在分析超声波传感器工作原理和相邻位置检测数据的关联特性后,提出了基于三位置超声波检测的环境轮廓构建方法,利用超声波对室内环境进行建图;再使用改进强跟踪UKF-SLAM将超声波测量数据和移动机器人驱动模型进行滤波融合,得到更准确的位姿信息与地图特征。搭建仿真环境,并通过搭载有超声波传感器的全向轮移动机器人在实验环境内验证。仿真结果表明改进方法与其他算法相比,定位和地图构建的误差降低58.058%。室内实验中,获取环境特征的平均误差降低了50.286 3%,进一步验证了提出算法的可行性与有效性。该方法对机器人同步定位与地图构建有一定参考价值。 相似文献
2.
在采用非正交多址接入技术的无线携能通信网络中,窃听者的存在和不同用户配对方式将影响网络的保密能量效率.为寻求保密能量效率最大化支配下的网络资源配置方案,提出了一种改进的群智能搜索算法用于解决此非凸优化问题.改进的群智能搜索算法采用共生生物搜索技术,增强了对可行域的局部搜索能力.仿真结果表明,不同的用户配对方式在单时隙或多时隙场景下具有相异特征,改进后的群智能搜索算法比其他基线算法具有更佳的网络性能,为多输入多输出非正交多址接入无线携能通信网络中通信安全及能量效率的研究提供了依据. 相似文献
3.
现有的双目同步定位与建图(SLAM)都使用标准立体相机,所处环境为静态的假设会影响其在动态环境中的精度。 提
出了一种多焦距动态立体视觉 SLAM 方法,它克服了标准立体相机无法兼顾远距离和宽视场感知场景的缺点,并去除了动态物
体对 SLAM 的影响。 具体来说,对传统的立体校正方法进行了改进,并使用校正参数修正了特征点的位置,而不是整张图像,还
提出了一种自适应特征提取和匹配方法以增加多焦距图像的特征匹配数量。 综合使用多视图几何、区域特征流和相对距离检
测动态对象,剔除动态对象上的特征点。 在公开数据集 KITTI 上,该方法相对 ORB-SLAM3 和 DynaSLAM 的定位精度都提高了
6. 97% ,在自建数据集中,该方法的定位精度比 ORB-SLAM3 提高了 26. 64% ,比 DynaSLAM 提高了 32. 09% 。 相似文献
4.
建立了基于高效液相色谱的一种简单、快速、准确定量分析25份食用油中没食子酸丙酯(PG)、没食子酸十二酯(DG)、叔丁基对苯二酚(TBHQ)、丁基化羟基茴香醚(BHA)和二丁基羟基甲苯(BHT) 5种合成抗氧化剂的方法。结果显示,5种合成抗氧化剂(PG、DG、TBHQ、BHA和BHT)的质量浓度在10~70μg/m L范围内与色谱峰面积呈良好线性关系,相关系数均大于0.999,检出限为0.27~0.34μg/kg,加标回收率为84.56%~101.12%,相对标准差在1.27%~4.82%之间。该方法具有良好的精确度和准确度,且在13 min内可完成5种合成抗氧化剂的分离,能够适用于食用油中合成抗氧化剂的检测分析。 相似文献
5.
为了提高双目直接稀疏里程计(Stereo Direct Sparse Odometry, Stereo DSO)的定位速度和精度, 使得移动机器人可以更有效地执行任务, 提出了一种基于双目强约束的直接稀疏视觉里程计系统。基于直接法的即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统直接对图像像素构建光度误差优化函数, 无需提取特征点, 克服了基于特征点法的SLAM系统在弱纹理场景下不鲁棒的缺陷, 并且在前端跟踪阶段效率更高。提出一种快速、准确的双目初始化方法, 结合三角化不确定性为不同类型的点赋予不同的深度范围, 加速深度滤波器的收敛。同时, 在运动估计阶段引入双目约束, 使得该系统在绝对尺度上的定位更加准确。通过在公开的KITTI数据集11个序列上进行实验, 实验结果表明所提出的算法在定位精度上明显优于同样采用直接法的Stereo Large Scale Direct SLAM(LSD-SLAM2)和Stereo DSO, 并达到与基于特征点法的ORB-SLAM3相近的水平, 为直接法SLAM提供一种更优的定位方案。 相似文献
6.
以鸡转化生长因子β-3(transforming growth factor beta-3,TGFB3)基因、猪朊蛋白(prion protein,PRNP)基因和鸭、牛生长激素(growth hormone,GH)基因为靶基因,设计合成特异性引物和TaqMan探针,通过对实时荧光聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)体系和反应条件的优化,建立同时检测速冻食品中鸡、鸭、猪和牛源性成分的实时荧光PCR检测方法。结果表明:本研究所建立的方法只在鸡、鸭、猪或牛源性成分存在时才产生特异性扩增曲线,表明该方法具有良好的特异性;且对鸡、鸭、猪和牛源性成分的最低检测质量浓度分别可达到10.0、1.0、10.0、10.0 pg/μL,具有良好的灵敏性;应用建立的检测方法对市售34 份速冻食品鸡、鸭、猪和牛源性成分进行同时检测,能够实现对速冻食品中4 种动物源性成分的有效检测,进一步分析发现,15 份速冻食品源性成分测定结果与外包装标注成分不一致。本研究所建立的同时检测速冻食品中鸡、鸭、猪和牛源性成分的实时荧光PCR检测方法具有良好的特异性和灵敏性,且操作简单、适用范围广,能够满足日常检测需求。 相似文献
7.
以小龙虾为研究对象,采用熟制杀菌一步到位的工艺对小龙虾进行加工。通过测定不同熟制杀菌条件下小龙虾的色差、pH值、质构及感官评分变化,分析不同熟制杀菌条件对小龙虾品质的影响,确定较佳熟制杀菌工艺。结果表明:杀菌温度和杀菌时间对小龙虾产品品质有显著影响(P<0.05),且杀菌温度越高、时间越长,影响越大;110 ℃、10 min杀菌工艺下小龙虾的弹性、硬度、咀嚼性显著优于其他组(P<0.05),黄度值显著低于其他组(P<0.05),且感官评分最高。因此,110 ℃、10 min杀菌工艺下的小龙虾品质最好,该工艺是最优熟制杀菌工艺。同时在该工艺条件下,即食小龙虾产品4 ℃贮藏条件下的货架期为35 d。 相似文献
8.
该研究采用感官评价、电子鼻及顶空固相微萃取(headspace solid phase microextraction,HS-SPME)和同时蒸馏萃取(simultaneous distillation extraction,SDE)结合气质联用(gas chromatography - mass spectrometry,GC-MS)探究大麦苗粉(Barley green powder,BGP)对白鲢鱼糜制品风味品质的影响。结果表明,BGP、鱼糜制品和添加BGP的鱼糜制品通过SPME法分别鉴定出39、25和28种挥发性成分,通过SDE法鉴定出29、45和56种挥发性成分。BGP通过SPME法吸附更多烃类化合物;鱼糜制品通过SDE法萃取到更多醛、醇类化合物。将气味活度值(Odor Activity Value,OAV)大于1的1-辛烯-3-醇、己醛、庚醛、辛醛、壬醛、2,4-庚二烯醛、2-辛烯醛、2-癸烯醛和2,4-癸二烯醛确定为白鲢鱼糜制品的主要挥发性成分;苯乙醛、糠醛和乙酸香叶酯确定为BGP的主要挥发性成分。BGP添加到白鲢鱼糜制品中,对鱼腥味贡献较大的己醛、庚醛、1-辛烯-3-醇含量分别下降了42.38%、35.06%和10.71%,且另检测到了苯乙醛和糠醛等香气物质。结合TBARS值可知BGP能抑制鱼糜脂质氧化,且其香气成分对白鲢鱼糜制品的腥味具有掩盖作用。因此BGP对白鲢鱼糜制品有良好的去腥效果,1%添加量可明显改善鱼糜制品风味品质。 相似文献
9.
以智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统为背景,研究了该系统中基于能效优先的多天线发送端有源波束成形与IRS无源波束成形联合设计与优化方法。以最大化接收端的最小能效为优化目标,构造在发送端功率、接收端能量阈值、IRS相移等多约束下的非线性优化问题,用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)求解。采用Dinkelbach算法转化目标函数,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)得到发送端有源波束成形向量。采用SDR得到IRS相移矩阵与反射波束成形向量。结果表明,该系统显著降低了系统能量收集(energy harvesting,EH)接收端的能量阈值。当系统总电路功耗为?15 dBm时,所提方案的用户能效为300 KB/J。当IRS反射阵源数与发送天线数均为最大值时,系统可达最大能效。 相似文献
10.
In this paper a semi-direct visual odometry and mapping system is proposed with a RGB-D camera, which combines the merits of both feature based and direct based methods. The presented system directly estimates the camera motion of two consecutive RGB-D frames by minimizing the photometric error. To permit outliers and noise, a robust sensor model built upon the t-distribution and an error function mixing depth and photometric errors are used to enhance the accuracy and robustness. Local graph optimization based on key frames is used to reduce the accumulative error and refine the local map. The loop closure detection method, which combines the appearance similarity method and spatial location constraints method, increases the speed of detection. Experimental results demonstrate that the proposed approach achieves higher accuracy on the motion estimation and environment reconstruction compared to the other state-of-the-art methods. Moreover, the proposed approach works in real-time on a laptop without a GPU, which makes it attractive for robots equipped with limited computational resources. 相似文献