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1.
以钢铁企业焦化厂工序能耗的管理和诊断为例,运用因果推断并辅以神经网络、线性回归等数据分析方法探索影响焦化工序能耗上升或下降的原因。因果推断分析方法不但能够识别、跟踪影响工序能耗的关键指标,还能够对长尾指标与工序能耗的因果关系进行量化比较分析,通过数据手段结合人的主观经验的方法为企业能耗管理技术人员提供新的分析手段。 相似文献
2.
由于中厚板中间库库区面积大、地面设备众多、工艺路线复杂,造成库区管理人员较多。同时,大量的人工操作导致数据质量难以保证,且相对滞后,造成实物流与信息流脱节,严重影响整体生产效率。本文提出了中厚板中间库自动仓储解决方案,以物料产线跟踪系统为基础,实现以工艺流为主线贯穿物料全部生命周期,以无线APP为载体实现工序信息快速转换,以天车为载体实现实物流与信息流的同步运行。实践表明,该方案考虑全面、结果精准,通过对中厚板中间库现有业务和现场实际情况的分析与改善,切实提高中厚板产线生产效率。 相似文献
3.
定位格架是燃料组件骨架结构的重要组成部分,其主要功能是夹持定位燃料棒,同时还应考虑防勾挂性能和热工性能。本文从主流燃料组件的运行经验反馈出发,利用三维建模软件UG模拟格架相对运动的方法,对产生勾挂的原因进行分析,明确了外条带导向翼采用连续排列能有效提高防勾挂性能,并通过定位格架勾挂试验进行了验证;通过对定位格架所在边栅元内的计算流体力学(CFD)模拟分析,发现基于传统防勾挂设计的导向翼连续排列形式不利于相邻格架之间的热工性能;在此基础上,设计了导向翼高矮交替排列的方案。理论分析和试验验证结果表明,该方案实现了燃料组件定位格架防勾挂与热工性能的协同设计。 相似文献
4.
5.
研究流量波动下棒束通道内定位格架下游瞬时流场演变特性对于揭示海洋条件下燃料组件内流动换热机理具有重要意义。本文应用粒子图像测速(PIV)技术获得了脉动流下棒束通道内定位格架下游时空演变流场结构,分析了脉动参数(脉动周期和脉动振幅)对定位格架下游速度分布和湍流特性的影响。结果表明,脉动流下定位格架下游时均速度与定常流动下时均速度差异较小,且基本不随脉动振幅和脉动周期变化而变化;脉动流下的定位格架下游横向速度和轴向速度均方根与定常流动下的速度均方根存在明显差异,且随脉动参数变化呈现出不同的变化趋势。本文研究结果有助于揭示燃料组件在非稳态条件下瞬态特性,并为燃料组件的设计和优化奠定基础。 相似文献
6.
7.
无线网络影响因素较多,总是无法避免地产生定位误差,为取得更好的可靠性与精准度,针对智能化区域无线网络,提出一种移动台动态定位算法.构建基于到达时延差的约束加权最小二乘算法,获取到达时延差信息,根据移动台对应服务基站获取的移动台到达时延差与到达角度数据,利用约束加权最小二乘算法多次更新定位估计,结合小波变换,架构到达时延差/到达角度混合定位算法,依据智能化区域无线网络环境的到达时延差数据采集情况,将估算出的移动台大致位置设定为不同种类定位结果,通过多次估算实现移动台动态定位.选取不同无线网络环境展开移动台动态定位仿真,分别从到达时延测量偏差、区域半径以及移动台与其服务基站间距等角度验证算法定位效果,由实验结果可知,所提算法具有理想的干扰因素抑制能力,且定位精准度较高. 相似文献
8.
细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。 相似文献
9.
由于单机器人同步定位与建图(SLAM)技术在实际应用中的局限性,多机器人协同SLAM技术以较强的灵活性和鲁棒性受到研究人员的广泛关注,并且在农业生产、环境监测、海上搜救等领域具有巨大应用前景。多机器人协同SLAM是多机器人协同工作的核心及大范围复杂环境内及时获得场景感知信息的关键,能使多个机器人在协同工作时共同定位并构建任务空间地图,主要基于单机器人SLAM算法、多机器人系统架构、地图融合等技术实现。结合多机器人协同SLAM的发展历程,对比分析当前主流的多机器人协同SLAM算法。从传感器的角度,将多机器人协同SLAM分为激光协同SLAM、视觉协同SLAM以及激光视觉融合协同SLAM三类,并对多机器人协同SLAM的架构选择、多机通信、相对位姿、地图融合和后端优化问题进行讨论,同时指出异构机器人协同、基于深度学习的语义SLAM是多机器人协同SLAM的未来发展趋势。 相似文献
10.
随着车牌识别的应用场景不断扩展,处理的图像复杂性也随之提高,车牌检测面临车牌定位困难、检测速度慢和精度低等挑战。为提高光照不均衡、透视变形、雨雾天气、低分辨率等复杂场景下车牌检测的准确率,提出一种基于车牌角点热图的检测网络LPHD-Net。不同于传统模板匹配和目标检测中矩形先验框的方式,该网络通过车牌角点热图和车牌边界向量场的方法对车牌进行检测。在中国城市停车数据集中进行训练和测试,使用目标检测任务中常用的平均精度和召回率对模型的整体性能进行评价。实验结果表明,LPHD-Net模型对多种复杂场境下的车牌检测精确率和速度分别达到99.2%和78 frame/s,较LMAFLPD模型提升1.15个百分点和14 frame/s。同时,其对场景中的多车牌检测也具有较好的检测效果。 相似文献