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随着社会的不断发展,人们的物质需求已经得到满足,食品包装也不再仅限于自身的功能作用,其中也慢慢融入了消费者的情感寄托,成为他们的精神文化载体。传统节气文化作为我国几千年来文化传承的重要组成部分,蕴含了我国古代人民总结出来的自然发展规律,包含了人们对于美好生活的期待。本文把传统的节气文化融入民族食品包装的设计中,从传统节气文化中提取图案、色彩、造型、材料等元素并结合食品包装特点,进行民族食品包装的设计,有助于发扬我国的传统文化,提高消费者的满意度。同时,阐述了传统节气文化在民族食品包装设计应用中的影响,这也是彰显传统文化魅力、提高民族自信心、增强民族文化认同感的重要手段。 相似文献
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媒体在信息化社会中扮演了重要角色,应秉承公平、公正、客观的原则.在2020年,媒体的报道引导着大众对新冠疫情的认知和对不同国家防控能力的认识.本文借助搜索引擎收集了26万余条中西方媒体对十个国家疫情情况的报道,分析结果显示,西方媒体在报道中国疫情时,消极文章比例明显偏高;报道美国疫情情况时,新闻特征与其他国家有明显差别.与此同时,较西方媒体,中方媒体在报道不同国家情况时,与实际疫情有更高的一致性,态度更客观. 相似文献
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文本情感分析是自然语言处理的经典领域之一.文中提出了一种基于transformer特征抽取器联合多通道卷积神经网络的文本情感分析的模型.该模型使用transformer特征提取器在传统Word2vector,Glove等方式训练的静态词向量的基础上来进行单词的分层、动态表示,针对特定数据集采用Fine-Tuning方式来进行训练有效提升了词向量的表征能力.多通道卷积神经网络考虑了不同大小范围内词序列之间的依赖关系,有效进行特征抽取并达到降维的目的,能够有效捕捉句子的上下文语义信息,使模型捕获更多的语义情感信息,提升文本的语义表达能力,通过Softmax激活函数达成情感倾向分类的目标.模型分别在IMDb和SST-2电影评论数据集上进行实验,测试集上准确率达90.4%和90.2%,这明所提模型较传统词嵌入结合CNN或RNN的模型在分类精确度上有了一定程度的提升. 相似文献
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微博是一个可以分享生活、发表看法、发泄情感的社交平台,由于数据量大且易于获取,微博数据已被广泛用于网络用户情感分析.传统对微博进行情感预测的研究没有考虑用户的用词喜好、语言风格等个性化因素的影响,使得情感分类结果的准确性不高.首先通过分析用户兴趣特征构建用户兴趣词典,在此基础上提出基于用户兴趣词典的情感分类模型;然后利用长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)分类准确性高的特点训练一个通用的LSTM分类模型;最后利用支持向量机融合不同模型以得到最终的情感分类结果.实验结果表明,与支持向量机、朴素贝叶斯等传统分类器相比,基于用户兴趣词典与LSTM的个性化情感分类方法在分类精度上有较大提升;与LSTM、循环神经网络等深度学习方法相比,该方法在保证运行效率的前提下能获得更高的分类精度. 相似文献
7.
文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支,广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面,是近年来的研究热点。根据使用的不同方法,将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法。通过对这三种方法进行对比,分析其研究成果,并对不同方法的优缺点进行归纳总结,介绍相关数据集和评价指标及应用场景,对情感分析子任务进行简单概括,发现将来的情感分析问题的研究趋势及应用领域,并为研究者在相关领域方面提供一定的帮助和指导。 相似文献
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社交网络的发展为情感分析研究提供了大量的多模态数据。结合多模态内容进行情感分类可以利用模态间数据的关联信息,从而避免单一模态对总体情感把握不全面的情况。使用简单的共享表征学习方法无法充分挖掘模态间的互补特征,因此提出多模态双向注意力融合(Multimodal Bidirectional Attention Hybrid, MBAH)模型,在深度模型提取的图像和文本特征基础上,利用双向注意力机制在一个模态下引入另一个模态信息,将该模态的底层特征与另一模态语义特征通过注意力计算学习模态间的关联信息,然后联结两种模态的高层特征形成跨模态共享表征并输入多层感知器得到分类结果。此外MBAH模型应用后期融合技术结合图文单模态自注意力模型搜寻最优决策权值,形成最终决策。实验结果表明,MBAH模型情感分类结果相较于其他方法具有明显的提升。 相似文献
9.
传统基于词典的情感分析方法中情感词语的极性和强度是固定和静态的,没有考虑情感词语随不同语义环境极性和强度的变化.为此,提出一种考虑语境的基于情感本体和情感圈的微博短文本情感分析方法.采用情感圈方法考虑不同语境中词语的共现模式,以捕获它们的语义并更新情感词语的极性和强度.结合已构建的情感本体和语义量化规则,建立考虑语义环境的微博短文本挖掘方法.实验结果表明,该方法从实体级和微博级两个层面,在精度、召回率、F值和准确率几个指标上都明显优于基线方法. 相似文献
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