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1.
《胶体与聚合物》2021,(1)
为了对质子酸掺杂聚苯胺的传感机理进行详细的理论研究,本文设计了电荷掺杂模型来模拟质子酸掺杂聚苯胺气体传感器,运用Uωb97xd和TD-Uωb97xd密度泛函理论方法在6-31G(d,p)基组下从几何结构、电子性质、自然键轨道、HOMO-LUMO能隙和第一激发能等方面对其吸附二氧化碳、甲醇和氨的传感机理进行了探究。结果表明,电荷掺杂导致共轭链失去电子被氧化,表现出一定的导电性,小分子与电荷掺杂聚苯胺之间的电子转移导致了共轭链得到电子被还原,进而表现出导电性的差异。此外,电荷掺杂聚苯胺及其吸附二氧化碳、甲醇和氨的复合物外推到无限长链时HOMO-LUMO能隙分别为2.0233 eV、2.2458 eV、2.2552 eV和2.2191 eV,而第一激发能分别为1.1584 eV、1.3312 eV、1.5503 eV和1.6506 eV,进一步确证了质子酸掺杂聚苯胺的氨敏感性。 相似文献
2.
为提升吸水树脂(superabsorbent resin, SAR)的吸水能力,增加其用作蓄冷材料的潜热,采用了单因素实验结合Box-Behnken试验的方法,将反相悬浮聚合法制备SAR的条件进行了优化,并通过双孢菇的贮藏实验表明了其蓄冷效果。结果表明:制备SAR的最优反应条件为:交联剂为单体丙烯酸(AA)质量的0.06%,引发剂0.9%,分散剂4.38%,淀粉10%,中和度75%,反应单体AMPS:AA为1:10,反应温度65 ℃,产物单位吸水量为573.26 g/g;吸水量的增加提升了制备蓄冷材料在保温箱中保持环境低温的能力,可以在12 h内基本保持10 ℃以下的低温环境,而且在25 ℃条件下,可以更好地保持双孢菇色泽,抑制失重、刺激气味的产生和质构的变化,表明通过优化SAR吸水性对其蓄冷性能的提升可以更好地保持双孢菇贮藏品质。 相似文献
3.
4.
市民化既是一种结果,也是一个过程.本文根据从时间上按照市民化意愿需求与制度供给的关系进行阶段划分的研究视角,基于安徽省H市的实地调查经验,通过分析农业转移人口在市民化推进过程的不同阶段所面临的障碍,从社会组织赋能的角度提出了匹配不同市民化阶段的对策.研究发现,在农业转移人口进入城市之前,其农村利益是否得到保障、城乡文化的差异以及留守人员的民生问题成为阻碍他们进城的主要障碍.在进入城市之后,首当其冲的是民生问题,另外其社会、人力和心理资本过低也成为阻碍其市民化的几个障碍.在此期间社会组织开展有针对性的支持项目匹配不同市民化阶段的农业转移人口,可以更加有针对性地满足诉求、化解矛盾、扩展社会交往并实现基层治理秩序,最终达到"城镇融合"的理想状态,完成市民化发展的最终目标. 相似文献
5.
采用第一性原理计算方法研究了H原子在立方TiC 晶格中的结构稳定性及扩散行为。结果表明:H原子在TiC晶格中的最稳定位点位于Ti/C六面体中靠近C原子的C-H(C-HS)位置,H被C原子捕获而形成C—H键,键长1.15 Å(1 Å=0.1 nm),零点修正(ZPE)后形成能为1.58 eV;其次是Ti/C六面体中心位置(CS),H 原子主要与Ti原子成键,ZPE修正后的形成能为1.75 eV。采用CI-NEB方法计算预测了TiC晶格中H间隙原子的最优扩散路径,即先在Ti/C六面体内沿(110)晶面进行“跳跃”扩散,扩散势垒为0.47 eV;然后以C原子为中心,沿(100)晶面进行两次“旋转”扩散穿越Ti/C原子面,扩散势垒为0.28 eV。 相似文献
6.
随着现代医药技术和计算机技术的发展,采用人工智能技术来加速药物的研发进度成为了研究热点,而对有机化学反应产物的高效预测是药物逆合成路线设计中的关键问题。针对样本数据集中化学反应类型分布不均匀的问题,提出了一种主动采样训练下的门控图卷积神经网络(ASGGCN)模型。首先,输入化学反应物的简化分子线性输入规范(SMILES)编码,通过门控图卷积神经网络(GGCN)以及注意力机制预测反应中心所在位置;然后,根据化学约束条件和候选反应中心枚举出可能的化学键组合来生成候选产物,再通过门控图卷积差分网络对候选产物进行筛选;最终,得到反应产物。门控图卷积神经网络拥有三个权重参数矩阵并通过门控对信息加以融合,与传统的图卷积神经网络相比,它能获取更加丰富的原子隐藏特征信息。通过主动采样的方式进行训练,使得该模型能够兼顾较差样本和普通样本的分析能力。实验结果表明,所提模型对化学反应产物的Top-1预测准确率可达87.2%,对比Weisfeiler-Lehman差分网络(WLDN)模型提高了1.6个百分点,可见模型能够更准确地预测有机化学反应产物。 相似文献
7.
8.
基于分子模拟对正庚烷脱氢环化过程中的决速步骤反应能垒进行理论分析,提出降低决速步骤反应能垒的可行途径,设计出通过增强双分子氢负离子转移反应提高重整反应选择性的反应路径。根据此反应思路,制备了含硼硅分子筛的催化剂,考察了不同模型化合物的催化重整反应性能。结果表明,与含硼硅β分子筛的催化剂和氧化铝重整催化剂单独使用相比,将2种催化剂机械混合后使用可以获得更高的芳烃产率和更低的气体产率。以1-己烯、环己烷和正庚烷为模型化合物的催化重整反应验证了混合催化剂具有更高氢转移活性。该新反应路径对半再生重整和连续再生重整催化剂均具有适用性。 相似文献
9.
近日,中国科学院金属研究所研究团队采用基于低碳烷烃催化脱氢反应第一性原理的微观反应动力学模拟方法,研究纳米碳催化乙苯氧化脱氢制苯乙烯的反应机理。结果表明,该反应主要通过单活性态参与反应(ER)的机理发生,而自由基反应在特定条件下也起到重要作用。该研究成果发表于《美国化学会催化》杂志。通过烷烃催化脱氢反应可将低碳烷烃分子高效转化为同碳烯烃。但烷烃催化脱氢(直接和氧化)反应面临选择性低、积炭以及高能耗等问题,设计和开发新型高效催化剂是解决问题的关键。在分子水平上揭示催化剂性质和反应机理是筛选高效催化剂的前提条件。 相似文献
10.
针对复杂场景下文本识别流程复杂繁琐、适应性差、准确度低等缺点,本文提出一种复杂场景下文本检测和识别的新方法.该方法由文本区域检测网络及文本识别网络构成,文本区域检测网络为改进的PSENet,将PSENet的骨干网络改为ResNeXt-101,在特征提取过程中加入可微二值化操作来优化分割网络,不仅简化了后处理,而且提高了文本检测的性能.将卷积神经网络和加入聚合交叉熵损失的长短时记忆网络组成文本识别网络,聚合交叉熵的引入提高了文本识别的准确性.本文在两个数据集上进行验证,实验结果表明,两个网络模型融合后准确率最高达到95.6%,优于改进之前的方法.该方法能有效地检测和识别任意文本实例,具有很好的实用性. 相似文献