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1.
采用籽晶法制备了3种[001]取向的镍基单晶高温合金。通过正方形估算法和直接测量法统计了合金不同凝固高度的一次枝晶间距。该方案消除了晶界和晶体学取向对一次枝晶间距的影响。随着凝固高度升高,3种合金的一次枝晶平均间距逐渐增大。两种统计方法的一次枝晶平均间距相近,说明两种方法的精度均较高。此外,3种合金的一次枝晶间距在较大的范围内变化,且呈正态分布。3种合金的一次枝晶间距上限是下限的5.4~8.5倍。 相似文献
2.
针对室内非结构环境下,全球定位系统、无线电定位等定位手段使用困难,轮式里程计在楼梯等场合易出现打滑或空转而误差较大,单一视觉传感器或微机电系统(MEMS)惯性测量单元(IMU)很难实现高精度自主定位,以及传统的视觉与MEMS IMU组合导航算法复杂、计算量大、导航精度低等问题,提出一种适用于室内的深度相机与MEMS IMU松组合导航算法。MEMS IMU预积分结果作为改进迭代最近点(ICP)算法的迭代初值,大幅减少了迭代次数;通过深度相机和MEMS IMU分别计算载体的位置并作差运算,将位置差值作为量测信息,使用扩展卡尔曼滤波估计MEMS IMU的导航误差,修正航位推算的结果;利用Kinect v1深度相机和MTI 100-IMU搭建的平台进行实验验证。结果表明,基于MEMS IMU辅助的改进ICP算法能够减少迭代次数约50%,基于位置差值的深度相机与MEMS IMU松组合算法导航定位误差小于总里程的10%. 相似文献
3.
为了改善某型号微纳型空间相机在发射阶段的振动环境并避免相机发生破坏,针对微纳型空间相机的任务需求设计了一种被动式隔振系统。首先,对相机隔振系统进行了建模,研究了隔振系统的响应特性。然后,通过对隔振系统振动的耦合模型进行分析计算,实现了振动解耦并与传统分布形式进行了对比分析。根据相机结构参数和隔振系统模型,对被动式隔振器进行了计算与设计,基频为120 Hz且质量仅占相机的1.7%。最后,通过有限元分析方法对隔振系统进行了动力学仿真,并对相机本体和隔振系统分别进行了振动试验。试验结果表明,本研究被动式隔振系统对微纳型空间相机的正弦振动与随机振动响应隔振效率分别达到了55%和81%,隔振系统的有效性和合理性得到了验证。 相似文献
4.
5.
《中国石油和化工标准与质量》2021,(1):163-165
海底管道登陆拖拉作业一般采用浮拖法和底拖法拖拉技术,将海底管道通过拖拉进行登陆。以上两种传统的海底管道登陆方法,能够满足大部分海底管道铺设的登陆环境条件,但当涉及到登陆的海底管道较多、海底管道登陆的施工空间不足、海底管道登陆位置有无法逾越的障碍物、海底管道登陆位置对环境保护要求严格时,上述方法便不能满足海底管道的登陆。某海管项目中首次将定向钻工艺引入海洋工程领域,解决了该项目中管线无法采用传统的浮拖法和底拖法拖拉技术进行登陆的工程技术难题。 相似文献
6.
如果诺基亚自家的智能手机业务还“活着”的话,或许会像落寞的A站(即AcFun)面对现在B站(即bilibili)一样,感叹这曾是“朕的江山”。诺基亚早期在手机摄影领域有过很多探索。早在2005年,诺基亚就联合卡尔蔡司发布了N90手机,搭载经蔡司认证的镜头。在那个时候,或许没人想到手机摄影可以在日用领域与相机媲美,把大部分卡片相机扫进历史的尘埃中,更没能想到后续手机摄影和影像厂商的合作,竟会是如此的密不可分。基于以上现状,笔者想讨论三点:一是目前手机摄影与专业相机的差距在哪里;二是“德味”究竟是什么味,为什么手机巨头如此热衷于联合德国摄影巨头;三是目前手机摄影行业和产业链的发展趋势。 相似文献
7.
8.
用高温梯度定向凝固液态金属冷却技术(LMC,GL=310 K/cm)制备NiAl-43V-x Dy(质量分数x=0,0.05%)过共晶合金,研究定向凝固生长速率对两种成分合金固液界面形态和稳态区组织演变影响,同时对比研究微量Dy对NiAl-43V合金定向凝固组织的影响。结果表明:在6~150μm/s内两种合金固、液界面均为胞枝共存界面;两种合金凝固组织均由初生V相和共晶组织(片层V相+NiAl相)组成,随生长速率增大,合金凝固组织中枝晶析出增多,枝晶体积分数增大,共晶组织和枝晶得到细化。在NiAl-43V合金中加入质量分数为0.05%的Dy使Gibbs-Thompson系数减小,在相同生长速率下,微量Dy可使共晶层间距减小,溶质原子重新分配,枝晶尖端过冷度降低,枝晶体积分数减小,枝晶间溶质原子浓度增加使一次枝晶间距增大;微量Dy可抑制初生枝晶生长。 相似文献
9.
在自动驾驶感知系统中,为了提高感知结果的可靠度,通常采用多传感器融合的方法。针对融合感知系统中的目标检测任务,提出了基于雷达和相机融合的目标检测方法——PRRPN,旨在使用雷达测量和前一帧目标检测结果来改进图像检测网络中的候选区域生成,并提高目标检测性能。首先,将前一帧检测到的目标与当前帧中的雷达点进行关联,以实现雷达预分类。然后,将预分类后的雷达点投影到图像中,并根据雷达的距离和雷达散射截面积(RCS)信息获得相应的先验候选区域和雷达候选区域。最后,根据候选区域进行目标边界框的回归和分类。此外,还将PRRPN与区域生成网络(RPN)融合到一起来进行目标检测。使用新发布的nuScenes数据集来对三种检测方法进行测试评估。实验结果表明,与RPN相比,PRRPN不仅可以更快速地实现目标检测,而且还使得小目标的平均检测精度提升了2.09个百分点;而将所提PRRPN与RPN进行融合的方法,与单独使用PRRPN和RPN相比,平均检测精度分别提升了2.54个百分点和0.34个百分点。 相似文献