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1.
蜉蝣算法(Mayfly Algorithm,MA)作为一种新型群智能优化算法,具有较好的寻优性能.但在高维非线性复杂问题上,蜉蝣算法依然容易出现早熟收敛现象.本文提出一种基于倒位变异的蜉蝣算法(Inversion Variation Mayfly Algorithm,IVMA),改变原算法在变异上的操作,随机选择个体的随机维度向全局最优个体的随机维度靠近,同时利用精英策略保留进化成果.利用倒位操作,将最优个体某一维度段内位置发生倒转,提高了算法跳出局部最优的能力.通过对10个测试函数的结果分析,表明本文所提出的算法具有较好的收敛精度,收敛性能得到了提高. 相似文献
2.
提出一种基于强化学习的生成对抗网络(Reinforcement learning-based Generative Adversarial Networks,Re-GAN)能耗预测方法.该算法将强化学习与生成对抗网络相结合,将GAN(Generative Adversarial Nets)中的生成器以及判别器分别构建为强化学习中Agent(生成器)以及奖赏函数.在训练过程中,将当前的真实能耗序列作为Agent的输入状态,构建一组固定长度的生成序列,结合判别器及蒙特卡洛搜索方法进一步构建当前序列的奖赏函数,并以此作为真实样本序列后续第一个能耗值的奖赏.在此基础之上,构建关于奖赏的目标函数,并求解最优参数.最后使用所提算法对唐宁街综合大楼公开的建筑能耗数据进行预测试验,实验结果表明,所提算法比多层感知机、门控循环神经网络和卷积神经网络具有更高的预测精度. 相似文献
3.
4.
In recent years, artificial intelligence (AI) is being increasingly utilised in disaster management activities. The public is engaged with AI in various ways in these activities. For instance, crowdsourcing applications developed for disaster management to handle the tasks of collecting data through social media platforms, and increasing disaster awareness through serious gaming applications. Nonetheless, there are limited empirical investigations and understanding on public perceptions concerning AI for disaster management. Bridging this knowledge gap is the justification for this paper. The methodological approach adopted involved: Initially, collecting data through an online survey from residents (n = 605) of three major Australian cities; Then, analysis of the data using statistical modelling. The analysis results revealed that: (a) Younger generations have a greater appreciation of opportunities created by AI-driven applications for disaster management; (b) People with tertiary education have a greater understanding of the benefits of AI in managing the pre- and post-disaster phases, and; (c) Public sector administrative and safety workers, who play a vital role in managing disasters, place a greater value on the contributions by AI in disaster management. The study advocates relevant authorities to consider public perceptions in their efforts in integrating AI in disaster management. 相似文献
5.
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
6.
近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求。由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景。因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径代价计算过程中使用空间传播机制,将可能的视差由整个视差范围降低为t个候选视差(t远远小于视差范围),显著减少了候选视差的数量,大幅提高了半全局算法的计算效率。对KITTI2015数据集的评估结果表明,该算法以5.81%的错误匹配率和20.2 s的匹配时间实现了准确性和实时性的明显提高。因此,作为传统立体匹配改进算法,该设计可以为大视差双目立体匹配系统提供高效的解决方案。 相似文献
7.
计算机在酶工程中的应用使得酶的序列空间探索度不断被扩大。随着不同分子力场参数的建立,涌现出诸多以计算分子能量为基础的算法,并被用于酶的催化活性、稳定性、底物特异性等的改造与筛选。伴随计算机硬件的提升与算法的优化,从头设计全新功能的人工酶取得成功并得以发展。近年来,人工智能在蛋白质结构预测上不断获得突破,同时也被应用到酶的设计中。介绍了分子力场基础和酶设计与筛选的算法,重点阐述了从头设计的方法和成功案例,以及机器学习设计酶的流程和最新的研究进展,展望了人工智能在酶工程领域的未来发展,为酶的改造与全新功能的生物催化剂的设计助力。 相似文献
8.
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
9.
无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)因具有寿命长、体积小、输出转矩大和功率密度高等优点,广泛应用于航空航天等领域。但使用传感器获取转子位置信号,存在着制造难度大、易受干扰、难以在高低温环境下工作和增加重量等缺点,极大地限制了其更加广泛应用。为很好解决此问题,本文介绍了无位置传感器BLDCM控制的反电动势法、状态观测器法和人工智能法,并针对反电动势法存在的零速或低速时无法自启动的问题,介绍了在低速时转子位置检测和如何加速到闭环控制状态等方法。 相似文献
10.
Dr. Armin Welker Dr. Christian Kersten Dr. Christin Müller Dr. Ramakanth Madhugiri Collin Zimmer Patrick Müller Robert Zimmermann Stefan Hammerschmidt Hannah Maus Prof. John Ziebuhr Prof. Christoph Sotriffer Prof. Tanja Schirmeister 《ChemMedChem》2021,16(2):340-354
Inhibition of coronavirus (CoV)-encoded papain-like cysteine proteases (PLpro) represents an attractive strategy to treat infections by these important human pathogens. Herein we report on structure-activity relationships (SAR) of the noncovalent active-site directed inhibitor (R)-5-amino-2-methyl-N-(1-(naphthalen-1-yl)ethyl) benzamide ( 2 b ), which is known to bind into the S3 and S4 pockets of the SARS-CoV PLpro. Moreover, we report the discovery of isoindolines as a new class of potent PLpro inhibitors. The studies also provide a deeper understanding of the binding modes of this inhibitor class. Importantly, the inhibitors were also confirmed to inhibit SARS-CoV-2 replication in cell culture suggesting that, due to the high structural similarities of the target proteases, inhibitors identified against SARS-CoV PLpro are valuable starting points for the development of new pan-coronaviral inhibitors. 相似文献