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1.
建立了高效液相色谱-高分辨质谱法分析鉴定拉萨大黄化学成分。选用Agilent Zorbax SB-C18柱(150 mm×4.6 mm×5 μm),以乙腈和水为流动相进行梯度洗脱,流速0.5 mL/min;采用电喷雾离子源,在正、负离子模式下对拉萨大黄提取物进行一级和多级全扫描质谱分析。综合分析化合物的色谱和质谱行为,并结合对照品、文献和数据库等相关数据鉴定化合物。在负离子模式下,鉴定出63种化合物;正离子模式下,鉴定出54种化合物。所检测到的化合物包括22种鞣质类、28种茋类、6种黄酮类、3种苯丙酸类、2种苯丁酮类和2种有机酸类,其中有53种化合物为在该药材中首次发现,且未发现蒽醌类成分。该方法快速、灵敏,不仅提高了拉萨大黄复杂基质中微量化合物的鉴定效率,同时实现了对拉萨大黄提取物中不同类型化合物的分析鉴别,为进一步阐明拉萨大黄的药效物质基础及质控标准提供了科学依据。 相似文献
2.
为了解决高精度的直线时栅位移传感器依赖空间超精密刻线和刻线不均匀等问题,提出一种采用多参数协同调制的新型直线时栅位移传感器。该传感器通过在PCB基板上布置阵列的激励线圈和特定形状的感应线圈,通过调制感应的面积和线圈的参数,感应出电行波信号,经过整形后用高频时钟脉冲插补得到位移量。通过仿真分析设计与样机实验,得出实验结果表明,在不改变空间极距的情况下,使得分辨力在信号源头上提高1倍且有±68μm的测量精度。 相似文献
3.
对于图像超分辨率重建而言,通常会将图像的整体信息作为研究对象。然而图像本身含有的大量结构信息并没有得到充分利用。为了提高超分辨率重建的效果,实现对不同特征信息的利用,提出了一种融合邻域回归和稀疏表示的图像超分辨率重构算法。依据图像所具有的低秩性对高分辨率图像进行分解,获得高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分;将对应的低分辨率图像与高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分进行训练,学习得到对应的特征字典;基于高分辨率图像的低秩部分和稀疏部分分别基于稀疏表示和邻域嵌入进行高分辨率重构;基于低秩矩阵恢复理论,融合邻域回归和稀疏表示重构的高分辨率图像,得到最终的高分辨率图像。在测试集Set5和Set14上将提出的算法与几种经典算法进行对比实验,可视化和量化结果均表明,相比传统超分辨率算法,提出的算法在PSNR和SSIM都有很好的提升。 相似文献
4.
目的 建立火锅底料中5种罂粟壳生物碱的超高效液相色谱-高分辨质谱检测方法。方法 样品经基于强阳离子交换吸附剂(PCX)的分散微固相萃取(DMSPE)提取和净化后,以0.1%甲酸水溶液-0.1%甲酸乙腈为流动相进行梯度洗脱,HSS T3色谱柱(2.1 mm×100 mm, 1.8 μm)分离,高分辨质谱平行反应监测模式采集,外标法定量。结果 在给定的浓度范围内,5种罂粟壳生物碱呈良好的线性关系(R2>0.999);方法检出限为0.1~0.3 μg/kg,定量限为0.4~1.0 μg/kg。火锅底料在1、10、100 μg/kg不同加标水平中的回收率在78.5%~104.2%之间,日内精密度(RSDr)在1.8%~6.8%之间,日间精密度(RSDR)在4.9%~13.7%之间。结论 本方法采用以PCX为吸附剂的DMSPE净化技术,在保证有效净化的基础上,简单快速、成本较低,方法灵敏度高、重现性好,可应用于固体和半固体火锅底料中5种罂粟壳生物碱的定性定量检测。 相似文献
5.
建立了超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱(UPLC-Q-Orbitrap HRMS)法快速分析大鼠血清中10种神经递质。以0.1%甲酸-乙腈为沉淀剂,采用蛋白沉淀法进行血清中蛋白质大分子的沉淀和目标分析物的高效萃取。建立目标分析物的精确质量数据库(质荷比、保留时间、同位素峰分布及特征碎片离子)和二级质谱库进行精准匹配鉴定,外标法定量。结果表明,该方法的基质效应为62.4%~112.2%,相对标准偏差(RSD)为1.9%~10.1%;回收率为73.6%~104.2%,RSD为2.6%~10.6%;线性关系良好,相关系数(R2)均大于0.99,检出限及定量限分别为0.05~11.63 nmol/L和0.09~46.50 nmol/L;标准溶液、质控样本及血清样本的稳定性可满足生物样本的分析要求;稀释效应的准确度为5.1%~10.6%,精密度为1.1%~5.3%,均在±15%范围之内;在高浓度样本连续进样3次后分析初始流动相,残留效应为0.4%~4.6%,符合生物样本的分析要求。此外,将本方法应用于电离辐射致脑损伤大鼠血清中神经递质代谢的研究,结果表明,电离辐射导致血清中神经递质代谢紊乱,该结果可为电离辐射损伤的生物标志物筛选提供依据。 相似文献
6.
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征的关联性及重要性进行学习,且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先,引入层间注意力模块,通过考虑层与层之间的相关性,自适应地分配重要层次特征的权重。其次,使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息,以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明,本文设计的网络与其他轻量级模型相比,有更小的网络参数量,并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。 相似文献
7.
目的 基于非靶向代谢组学,明确恒温发酵和变温发酵红茶的滋味物质差异。方法 采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱法(ultra performance liquid chromatography-quadrupole-electrostatic orbitrap high-resolution mass spectrometer,U PLC-Q-Orbitrap-MS)对华蓥山不同发酵方式红茶的非挥发性化合物进行了非靶向筛查,采用Compound Discoverer 3.1和Chemspider软件对化合物进行鉴定,并结合多元统计学软件筛选特征差异化合物。结果 通过UHPLC-Q-Orbitrap-MS检测到358种非挥发性化合物,通过正交偏最小二乘-重要变量投影(orthogonal partial least square-variable import project,OPLS-VIP)结合非参数检验,获得了具有标志性差异的成分91种(VIP>1.0,P<0.05);变温发酵红茶有66种物质相对含量显著 高于恒温发酵红茶,有25种物质相对含量显著低于恒温发酵红茶。结论 该研究确定了恒温发酵和变温发酵红茶的差异滋味物质,为四川华蓥山红茶滋味品质的调控和加工工艺的改善提供了参考依据。 相似文献
8.
摘要:旋转电极电渣重熔通过改变结晶器内熔体的流动和传热规律,增强了渣池与电极间的对流换热,在提高电极熔化速率和生产效率方面具有巨大潜力。提出了电渣重熔过程电极熔化速率的求解方法,并考虑了电极旋转时的强制对流,基于多物理场耦合模型预测了电极直径、转速对电极熔化速率的影响规律。结果表明,随着转速提高,金属液滴由从电极中心滴落向电极边缘滴落转变,高温区由渣池外侧向渣池中心移动。当转速从0增大至90r/min,55mm直径电极的熔化速率从7.90g/s增大至9.68g/s,对比固定电极,转速为90r/min时,生产效率最多提高了22.5%;进一步增大转速,电极熔化速率反而减小。存在一个最佳转速可使熔化速率达到最大,且该最佳转速随着电极直径的增大而减小。 相似文献
9.
目的 建立超高效液相色谱-四极杆/轨道阱高分辨质谱法(UPLC-Q/ORBITRAP HRMS)快速筛查功能性保健食品中19种特征性成分的分析方法。方法 以甲醇为提取液,经超声、高速离心、过滤,通过XDB-C18色谱柱分离,以0.1%甲酸溶液(含0.02 mol/L醋酸铵)和甲醇作为流动相洗脱,选择正负离子实时切换和一级离子/自动触发二级离子扫描模式,利用保留时间、一级离子和二级离子信息建立质谱数据库,完成定性分析,利用一级分子离子峰完成定量测定。结果 19种特征性成分的实测离子质荷比与理论值相对偏差均小于8.10×10-6,19种特征性成分在其相应的线性范围内存在线性关系,相关系数均大于0.99,检出限为0.25 ~ 1.00 mg/kg,加标回收率为75.16% ~ 97.93%,精密度为1.09% ~ 4.86%。结论 该方法抗干扰能力强,准确度高,可用于保健食品中19种特征性成分的快速筛查,同时结合产品标签标识,鉴别其使用原料的真伪性。 相似文献
10.
最小二乘逆时偏移(LSRTM)是一种高分辨率和振幅相对保真的地震成像方法,但是该方法往往需要迭代近十次,而每次迭代大约需要两次所有炮逆时偏移(RTM)的计算成本,因此计算量非常大。文中应用深度学习领域中的自适应矩估计方法提高LSRTM的计算效率:每次迭代只采用部分共炮点道集计算梯度,利用动量法对梯度进行修正;考虑梯度的非稳态性,通过均方根传播算法消除照明不足带来的影响。自适应矩估计方法结合了这两种方法的优点,不仅降低了每次迭代的计算量,而且提高了迭代收敛的速度。该方法易于实现、计算效率高、占用内存小,是一种快速有效的梯度预条件方法。自适应矩估计方法不仅可以直接用于LSRTM,也可应用于炮编码的LSRTM。SEG/EAGE盐丘模型数值试验表明,自适应矩估计方法仅需两倍的RTM计算成本就能够获得高精度、高分辨率的成像结果。计算效率的大幅度提升有助于将LSRTM方法推广应用于实际地震数据处理。 相似文献