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1.
Studying the price elasticity of demand is essential when considering rate policies in the electricity sector. This research aims to perform a meta-analysis and a meta-regression of the price elasticity of electricity demand for the residential sector in Latin American and Caribbean countries. Results show that the true value of the short-term price elasticity is between −0.197 and −0.468 and, for the long-term, is between −0.252 and −0.331. Findings differ substantially when studies are classified by their quality in econometric procedures. The long-term price elasticity seems to be lower than estimates found for other regions.  相似文献   
2.
目的 了解农村儿童监护人对儿童规避食品安全风险能力的影响现状及其影响因素,为探索儿童监护人如何参与农村儿童食品安全社会共治提供参考。方法 本调查采用分层随机抽样方法对我国7省/自治区抽取5 611个农村家庭进行实地问卷调研,并使用有序probit模型对农村监护人对儿童规避食品安全风险能力的影响进行了实证分析。结果 祖辈监护下的儿童反而比双亲监护下的儿童体现出更强的规避食品安全风险能力,相比于双亲监护,祖辈监护下的儿童具有强规避能力的概率上升6.94%,具有中等规避能力的概率下降6.48%,具有弱规避能力的概率下降0.46%。监护人疏忽型教养态度比溺爱、无知等消极教养态度更加显著降低儿童规避不安全食品的能力。结论 农村监护人对儿童规避食品安全风险能力的影响呈现复杂性,监护人类型、教养态度和规避食品安全风险能力均显著影响儿童的规避能力,研究建议相关部门应全面建立面向农村儿童监护人的食品安全风险交流策略,助力农村儿童食品安全社会共治。  相似文献   
3.
头脑风暴优化算法是一种受人类群体行为启发的新型群智能优化算法。该算法通过模拟人类使用头脑风暴创造性解决问题的行为,在解空间中分析个体分布,并使用变异生成新个体,多次迭代求得最优解,具有较高的鲁棒性和自适应能力。针对头脑风暴优化算法精度较差、易陷入局部最优导致早熟收敛的缺陷,提出了一种多分支混沌变异的头脑风暴优化算法。该算法选取8种混沌映射,设计了一种多分支混沌变异算子。当原始算法陷入局部最优时,使用多分支混沌变异生成新个体,利用多种混沌运动的遍历性、随机性和多样性,扩大了混沌空间的范围,增强了算法全局搜索的能力。对10个经典测试函数的10、20、30维问题进行测试,并与原始头脑风暴优化算法、粒子群优化算法、遗传算法和布谷鸟搜索算法进行对比,实验结果表明,所提出的算法可以有效避免陷入局部最优,具有更高的稳定性和全局搜索能力。  相似文献   
4.
吴坤尧  柴云鹏  张大方  王鑫 《软件学报》2022,33(12):4851-4868
近年来,传统磁记录的存储密度增长已经达到极限,为了满足快速增长的数据容量需求,多种新型存储技术不断涌现,其中瓦记录(shingled magnetic recording,SMR)技术已实现商业化,在企业实际应用.由于瓦记录磁盘的叠瓦式结构,磁盘在随机写入时会引起写放大,造成磁盘性能下降.这一问题在部署传统的高可靠存储方案(如RAID5)时会变得更加严重,原因在于校验数据更新频率很高,磁盘内出现大量的随机写请求.研究发现瓦记录内部其实存在具有原位更新能力的“可覆盖写磁道(free track)”,基于“可覆盖写磁道”,提出了一种专门针对瓦记录盘的高可靠数据存储方法——FT-RAID,以替代经典的RAID5方法,实现一种廉价、大容量、高可靠的存储系统.FT-RAID包含两个部分:“可覆盖写磁道映射(FT-mapping)”和“可覆盖写磁道缓冲区(FT-buffer)”.FT-mapping实现了一种瓦记录友好的RAID映射方式,将频繁更新的校验块数据映射至“可覆盖写磁道”;FT-buffer实现了一种瓦记录友好的两层缓冲区结构,上层确保了热数据能够原位更新,下层提高了缓冲区的容量.基于真实企业I/O访问记录的实验结果表明,与传统RAID 5相比,FT-RAID能够减少80.4%的写放大率,显著提高存储系统整体性能.  相似文献   
5.
曹辉林 《金属矿山》2022,51(2):231-236
针对赤泥等固体废弃物对环境危害性大且利用率低等问题,以碱激发赤泥-矿渣基地聚物注浆材料为 研究对象,研究了不同掺量的聚羧酸(PA)减水剂、醛酮缩合物(AKC)减水剂和萘系(N)减水剂对材料凝结时间、流动 性及强度等的影响,并通过 XRD、傅里叶红外光谱及 SEM 等设备对减水剂的作用机理进行研究。 结果表明:减水剂增 强了材料的流动性但降低了材料的剪切应力;N 和 PA 减水剂能缩短材料的凝结时间,但 AKC 减水剂会延长材料的凝 结时间;N 和 AKC 减水剂能提高材料的强度,但 PA 减水剂会降低材料的强度;N 减水剂对材料的综合性能提升效果 更加明显,其最优掺量为 0. 7%;减水剂对赤泥-矿渣基地聚物性能提升的作用机理主要是促进地聚合物凝胶的形成。 研究成果为拓展赤泥在工程上的使用途径和效率提供了理论指导。  相似文献   
6.
Charge-based field-effect transistors (FETs) greatly suffer from unavoidable carrier scattering and heat dissipation. Analogous to valley degree of freedom in semiconductors, chiral anomaly current in Weyl/Dirac semimetals is theoretically predicted to be nearly nondissipative over long distances, but still lacks experimental ways to efficiently control its transport. Here, field-effect chirality devices are demonstrated with Dirac semimetal PtSe2, in which its Fermi level is close to the Dirac point in the conduction band owing to intrinsic defects. The chiral anomaly is further corroborated by the planar Hall effect and nonlocal valley transport measurement, which can also be effectively modulated by external fields, showing robust nonlocal valley transport with micrometer diffusion length. Similar to charge-based FETs, the chiral conductivity in PtSe2 devices can be modulated by electrostatic gating with an ON/OFF ratio of more than 103. Basic logic functions in the devices are also demonstrated with electric and magnetic fields as input signals.  相似文献   
7.
张文烨  尚方信  郭浩 《计算机应用》2021,41(5):1299-1304
浮点数位宽的深度神经网络需要大量的运算资源,这导致大型深度神经网络难以在低算力场景(如边缘计算)上部署。为解决这一问题,提出一种即插即用的神经网络量化方法,以压缩大型神经网络的运算成本,并保持模型性能指标不显著下降。首先,基于Octave卷积将输入特征图的高频和低频成分进行分离;其次,分别对高低频分量应用不同位宽的卷积核进行卷积运算;第三,使用不同位宽的激活函数将高低频卷积结果量化至相应位宽;最后,混合不同精度的特征图来获得该层卷积结果。实验结果证实了所提方法压缩模型的有效性,在CIFAR-10/100数据集上,将模型压缩至1+8位宽时,该方法可保持准确率指标的下降小于3个百分点;在ImageNet数据集上,使用该方法将ResNet50模型压缩至1+4位宽时,其正确率指标仍高于70%。  相似文献   
8.
Zhang  Jin-Yu  Wu  Wen-Bo  Li  Yong  Lou  Zhu-Sheng 《Computational Economics》2021,58(3):867-884

This paper extends the quadrature method to price exotic options under jump-diffusion models. We compute the transition density of jump-extended models using convolution integrals. Furthermore, a simpler and more efficient lattice grid is introduced to implement the recursion more directly in matrix form. It can be shown that a lot of running time can be saved. At last, we apply the developed approach to the different jump-extended models to demonstrate its universality and provide a detailed comparison for the discrete path-dependent options to demonstrate its advantages in terms of speed and accuracy.

  相似文献   
9.
肿瘤分期是指从病人的电子病历文本中推测肿瘤对应阶段的过程。在电子病历数据中存在类别严重不均衡现象,因此使用深度学习方法进行肿瘤分期具有一定的挑战性。该文提出医学知识增强的多任务学习KEMT(knowledge enhanced multi-task) 模型,将肿瘤分期问题视作面向医疗电子病历的文本分类任务,同时引入医生在人工预测肿瘤分期时参考的医学属性,提出基于医学问题的机器阅读理解任务,对上述两种任务进行联合学习。我们与医疗机构合作构建了真实场景下的肿瘤分期的数据集,实验结果显示,KEMT模型可以将医学知识与神经网络结合起来,预测准确率高于传统的文本分类模型。在数据分布不均衡的条件下,在小样本类别上的准确率提升了4.2个百分点,同时模型也具有一定的解释性。  相似文献   
10.
How to efficiently deploy machine learning models on mobile devices has drawn a lot of attention in both academia and industries, among which the model training is a critical part. However, with increasingly public attention on data privacy and the recently adopted laws and regulations, it becomes harder for developers to collect training data from users and thus they cannot train high-quality models. Researchers have been exploring approaches to training neural networks on decentralized data. Those efforts will be summarized and their limitations be pointed out. To this end, this work presents a novel neural network training paradigm on mobile devices, which distributes all training computations associated with private data on local devices and requires no data to be uploaded in any form. Such training paradigm is named autonomous learning. To deal with two main challenges of autonomous learning, i.e., limited data volume and insufficient computing power available on mobile devices, this paper designs and implements the first autonomous learning system AutLearn. It incorporates the cloud (public data and pre-training)--client (private data and transfer learning) cooperation methodology and data augmentation techniques to ensure the model convergence on mobile devices. Furthermore, by optimization techniques such as model compression, neural network compiler, and runtime cache reuse, AutLearn can significantly reduce the on-client training cost. Two classical scenarios of autonomous learning are implemented based on AutLearn,with a set of experiments carried out. The results show that AutLearn can train the neural networks with comparable or even higher accuracy compared to traditional centralized/federated training mode with privacy preserved. AutLearn can also remarkably cut the computational and energy cost of neural network training on mobile devices.  相似文献   
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