全文获取类型
收费全文 | 5643篇 |
免费 | 468篇 |
国内免费 | 240篇 |
专业分类
电工技术 | 355篇 |
综合类 | 340篇 |
化学工业 | 802篇 |
金属工艺 | 369篇 |
机械仪表 | 336篇 |
建筑科学 | 562篇 |
矿业工程 | 285篇 |
能源动力 | 142篇 |
轻工业 | 636篇 |
水利工程 | 215篇 |
石油天然气 | 218篇 |
武器工业 | 77篇 |
无线电 | 466篇 |
一般工业技术 | 472篇 |
冶金工业 | 278篇 |
原子能技术 | 44篇 |
自动化技术 | 754篇 |
出版年
2024年 | 15篇 |
2023年 | 182篇 |
2022年 | 188篇 |
2021年 | 165篇 |
2020年 | 189篇 |
2019年 | 247篇 |
2018年 | 286篇 |
2017年 | 123篇 |
2016年 | 143篇 |
2015年 | 155篇 |
2014年 | 451篇 |
2013年 | 308篇 |
2012年 | 298篇 |
2011年 | 311篇 |
2010年 | 292篇 |
2009年 | 243篇 |
2008年 | 328篇 |
2007年 | 295篇 |
2006年 | 230篇 |
2005年 | 201篇 |
2004年 | 190篇 |
2003年 | 154篇 |
2002年 | 142篇 |
2001年 | 121篇 |
2000年 | 126篇 |
1999年 | 96篇 |
1998年 | 93篇 |
1997年 | 89篇 |
1996年 | 86篇 |
1995年 | 82篇 |
1994年 | 76篇 |
1993年 | 44篇 |
1992年 | 53篇 |
1991年 | 48篇 |
1990年 | 55篇 |
1989年 | 38篇 |
1988年 | 26篇 |
1987年 | 35篇 |
1986年 | 26篇 |
1985年 | 21篇 |
1984年 | 19篇 |
1983年 | 18篇 |
1982年 | 17篇 |
1981年 | 12篇 |
1980年 | 8篇 |
1979年 | 7篇 |
1978年 | 5篇 |
1959年 | 2篇 |
1957年 | 3篇 |
1954年 | 1篇 |
排序方式: 共有6351条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
以聚乳酸(PLA)为基体,添加不同含量聚氨酯(TPU)熔融共混制备具有不同相形态的PLA/TPU共混物,基于超临界二氧化碳(scCO2)微孔发泡工艺,研究不同发泡温度下PLA/TPU复合多孔材料泡孔结构、发泡倍率和开孔率对样品吸油性能的影响。结果表明,随着TPU含量从10 %(质量分数,下同)增加到50 %,共混物从典型的“海?岛”相形态转变为部分共连续相形态,PLA基体黏弹性提升,结晶能力下降;PLA70组分发泡后泡孔结构更为均匀,随着发泡温度的增加,泡孔尺寸和发泡倍率先增大后减小,在94 ℃发泡温度下发泡样品发泡倍率达到29.1倍,最大开孔率75 %;TPU的加入显著增加了PLA基体的弹性回复能力,94 ℃发泡温度下的发泡样品具有最大的抗压强度,永久形变量最小;针对硅油和环己烷的吸油测试发现对硅油的吸油量大于环己烷,发泡材料的吸油量与发泡倍率和开孔率的乘积成正比,针对硅油单次最大吸油量为10.4 g/g。 相似文献
2.
3.
视频人物关系抽取是信息抽取问题中的重要任务,在视频描述、视频检索,以及人物搜索、公安监察等方面具有重要价值。由于视频数据的底层像素与高层关系语义之间存在巨大的鸿沟,现有方法很难准确地抽取人物关系。现有研究大多通过粗粒度地分析人物共现等因素来抽取人物关系,忽略了具有丰富语义的视频中的细粒度信息。为解决现有算法难以准确、完整地抽取视频人物关系的问题,文中提出了一种基于多特征融合的细粒度视频人物关系抽取方法。首先,为了准确识别视频人物实体,提出了一种基于多特征融合的人物实体识别模型;然后,提出了一种基于细粒度特征的人物关系识别模型,该模型不仅融合了视频中人物的时空特征,而且考虑了与人物相关的细粒度物体信息特征,从而建立更好的映射关系来准确识别人物关系。以电影视频数据和SRIV人物关系识别数据集为实验数据,实验结果验证了该模型的有效性和准确性,与现有同类模型相比,所提模型的人物实体识别F 1值提高了约14.4%,人物关系识别的准确率提高了约10.1%。 相似文献
4.
多普勒测风激光雷达通过分析系统回波信号的多普勒频移反演出风速,为提高风场探测精度,从稳频技术方面展开研究。在稳频过程中,分别采取措施消除激光频率的长期漂移和短期抖动。针对激光频率的长期漂移,设计并研制了种子激光器温控箱,通过水浴的控温方式大大减小了激光频率的长期漂移,将激光频率稳定在±50 MHz以内;针对激光频率的短期抖动,采用以碘分子吸收池为核心器件的稳频系统,通过半导体控温方式对碘分子吸收池精确控温,控温精度达0.03 ℃,提高了稳频精度,将激光频率进一步稳定在±8 MHz以内,满足±10 MHz以内的设计精度要求。通过搭建多普勒测风激光雷达系统,对发射激光稳频装置进行系统验证,连续4组风场观测结果表明:系统探测高度为17 km,绝大部分方差在4 m/s以下,满足测风激光雷达测量指标的要求。 相似文献
5.
基于深度学习的图像伪造方法生成的图像肉眼难辨,一旦该技术被滥用于制作虚假图像和视频,可能会对国家政治、经济、文化造成严重的负面影响,也可能会对社会生活和个人隐私构成威胁。针对上述问题,提出了一种基于自动编码器的深度伪造Deepfake图像检测方法。首先,借助高斯滤波对图像进行预处理,提取高频信息作为模型输入;然后,利用自动编码器对图像进行特征提取,并在编码器中添加注意力机制模块以获取更好的分类效果;最后,通过消融实验证明,采用所提的预处理方法和添加注意力机制模块有助于伪造图像检测。实验结果表明,与ResNet50、Xception以及InceptionV3相比,所提方法在数据集样本量较小且包含的场景丰富时,可以有效检测多种生成方法所伪造的图像,其平均准确率可达97.10%,明显优于对比方法,且其泛化性能也明显优于对比方法。 相似文献
6.
7.
目的:研究豌豆超微粉碎膳食纤维(ultrafine ground pea dietary fiber,UGPDF)对糖尿病小鼠肠道菌群及其代谢产物的影响,从而揭示其降血糖的作用机制。方法:通过腹腔注射链脲佐菌素建立糖尿病小鼠模型,用二甲双胍和高剂量(0.9 g/(mL·d))、低剂量(0.45 g/(mL·d))UGPDF分别灌胃干预4 周,测定小鼠血糖浓度、观察肝脏细胞形态变化,Western blot检测小鼠肝脏中磷脂酰肌醇-3-激酶(phosphatidylinositol-3-kinase,PI3K)/蛋白激酶B(protein kinase B,AKT)/类胰岛素生长因子(insulin-like growth factors,IGF)蛋白表达水平,高通量测序分析各组小鼠粪便中的肠道菌群组成。结果:UGPDF能够调节糖尿病小鼠的肠道菌群丰度及多样性,高剂量UGPDF组操作分类单元(operational taxonomic units,OTU)数达300±36,其Shannon、Simpson指数与糖尿病小鼠存在显著差异(P<0.05)。在肠道菌群组成中,与模型组相比,UGPDF干预后,Lactobacillus、Lachnospiraceae有益菌相对丰度显著上升(P<0.05),Helicobacter、Klebsiella、Clostridium致病菌相对丰度显著下降(P<0.05)。从代谢产物来看,与模型组相比,经过UGPDF干预后,小鼠粪便内的6 种短链脂肪酸含量总体显著升高(P<0.05),其中以高剂量组效果最为显著,乙酸、丙酸、丁酸含量分别提高了63.7%、75.9%和96.0%,且接近正常对照组。同时,肝脏组织切片及Western blot检测结果表明UGPDF可调节糖尿病小鼠肝脏PI3K/AKT/IGF信号通路,修复肝细胞损伤,提高胰岛素敏感性。本实验可为豌豆膳食纤维的高值化利用拓宽思路,并补充完善其降血糖理论。 相似文献
9.
建立同时测定卡培他滨原料药中甲醇、乙醇、乙醚、二氯甲烷、正己烷和乙酸乙酯六种有机溶剂残留量的顶空气相色谱法。使用固定液为5%二苯基-1%乙烯基(94%)二甲基聚硅氧烷的Rtx-5毛细管色谱柱(30 m×0.32 mm×0.25μm),氢火焰离子化检测器。以N,N-二甲基甲酰胺为空白溶剂,载气为99.9%的高纯氮,流速为1.2 mL/min,进样口温度200℃,检测器温度220℃,分析时间33 min。空白无干扰且各溶剂间分离度均大于1.5;检测限浓度均低于3.752μg/mL,定量限浓度均低于13.400μg/mL;六种溶剂在定量限至120%限度浓度范围内与峰面积线性关系良好,相关系数均大于0.99;精密度、重复性和稳定性试验的相对标准偏差(RSD)均不超过10%;样品中各溶剂的加标回收率均在90%~105%范围内。该方法操作简便,重复性高,结果稳定可靠,可用于卡培他滨原料药中残留溶剂的检测。 相似文献
10.
该文提出一种基于极端梯度提升(XGBoost)模型和长短期记忆网络(LSTM)模型的短期光伏发电功率预测组合模型。根据短期光伏发电特性,首先分别建立XGBoost模型和LSTM模型,然后利用XGBoost模型进行初步预测增加特征,并利用误差倒数法将两模型组合起来进行预测。选取2018年光伏电站人工智能运维大数据处理分析大赛的数据集进行实验评估,最终结果表明,该文所构建的XGBoost-LSTM组合模型的均方根误差(RMSE )为0.214,将上述方法与随机森林、GBDT模型和单一的XGBoost模型和LSTM模型相比较,该文提出的方法具有更高的预测精度。 相似文献