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本研究建立了离子色谱-积分脉冲安培法检测纸浆纤维水解液中单糖(阿拉伯糖、半乳糖、葡萄糖、木糖和甘露糖)、糖醛酸(半乳糖醛酸和葡萄糖醛酸)和纤维二糖的方法。采用积分脉冲安培检测器,用氢氧化钠和醋酸钠为洗脱液,在Carbo PAC PA 10 (2.0 mm×250 mm)阴离子交换柱上进行梯度洗脱,分离得到8种糖组分。结果表明,在浓度0.01~1.0μg/m L范围内,8种糖组分线性关系良好,相关系数R20.9988,检出限为0.0022~0.0046 mg/L,且峰面积的相对标准偏差(RSD)在0.63%~1.83%之间,平均回收率为96.62%~102.42%。应用该方法分析纤维的水解单糖组成,发现云杉纤维、桉木纤维、竹纤维、亚麻纤维、龙须草纤维和棉纤维的酸水解产物中均不含半乳糖醛酸和葡萄糖醛酸,且单糖组成差异也较大。 相似文献
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建立了液相色谱串联质谱法(LC-MS/MS)测定烟用香精及料液中N-亚硝基去甲基烟碱(NNN)、N-亚硝基假木贼碱(NAB)、N-亚硝基新烟草碱(NAT)和4-(N-甲基-N-亚硝胺)-1-(3-吡啶基)-丁酮(NNK)4种烟草特有亚硝胺(TSNAs)的方法。样品采用含0.1 mol/L的醋酸铵甲醇水溶液溶解提取,在C18色谱柱上采用梯度洗脱分离目标物和干扰物,电喷雾正离子模式下,多反应检测模式测定。结果表明,4种TSNAs的检测限(S/N=3)和定量限(S/N=10)分别为0.4~1.6 ng/g和1.4~4.8 ng/g,标准工作液在1~50 ng/L的范围内线性良好,相关系数均大于0.9995,高中低三个浓度水平的加标回收率在93.5%~105.9%之间,6次重复实验的RSD范围为1.8%~4.7%,均小于5%。使用该方法分析测定了8个市售烟用香精香料样品,其中3个样品检测到TSNAs。该方法准确、灵敏,适用于烟用香精及料液样品中TSNAs的分析检测。 相似文献
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为了测定烟草中砷(As)的形态,采用超声溶剂萃取、高效液相色谱(HPLC)与电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)联用技术建立了亚砷酸[As(III)]、砷酸[As(V)]、二甲基胂酸(DMA)、甲基胂酸(MMA)、砷甜菜碱(AsB)和砷胆碱(AsC)6种形态As的分离分析方法。结果表明:采用Hamilton PRPX-100(250 mm×4.1 mm,10μm)阴离子交换柱、15 mmol/L(NH4)2HPO4(pH6.0)等度洗脱,6种不同形态As在15 min内实现了基线分离,线性范围不小于两个数量级,检出限0.44~0.98μg/L,加标回收率85.19%~87.31%,相对标准偏差(RSDs,n=5)2.45%~3.56%。烟草中As含量较低,且部分以低毒的DMA、MMA形态存在;超声溶剂提取能同时提取烟草中的有机As和无机As,较客观地反映样品中As的形态分布。该方法准确、可靠,适合于评价烟草中As的形态,可为烟草的安全性评价提供参考。 相似文献
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76.
本文对Pearl提出的A*算法所使用的可采纳性启发式函数h的准确性和期望代价之间的精确关系的两个定理做了介绍,并提出和证明了为确保这两个定理正确性的附加条件. 相似文献
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船舶自动识别系统(automatic identification system, AIS)数据中蕴含着大量的船舶行为相关信息,从中提取出有效的航线,在海事监管、船只勘查等方面具有广泛应用。本文提出一种基于GRU自编码器(gate recuurent unit auto-encoder,GRU-AE)的船舶航线提取方法,首先采用GRU编码器将原始轨迹数据编码为统一格式的深度特征信息,其次利用DBSCAN (density-based spatial clustering of applications with noise)算法对深度特征信息进行聚类,最后将深度特征类簇中心通过解码器反演生成相应的船舶航线,从而实现在海量AIS数据中挖掘船舶轨迹规律。以波士顿港口为例,分析一年时间内10万多条AIS的船舶航行数据,实验表明本方法可对不同长度轨迹数据进行聚类及其航线提取,并可支撑船舶轨迹异常检测、路径规划、位置预测等研究,具有较好的应用适应性。 相似文献
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通过简单的水热反应法制备了一种可同时降低主流烟气中多种有害成分的钛酸盐纳米管。采用X射线粉末衍射分析(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和傅立叶变换红外光谱(FT-IR)对合成纳米管的结构进行了表征。结果表明:①在卷烟滤嘴中添加钛酸盐纳米管后,主流烟气中的氨、氢氰酸、苯酚和巴豆醛等有害成分的释放量分别降低了67.53%,23.52%,60.81%和27.56%,其中,氨和苯酚释放量的选择性降低率大于35%。②钛酸盐纳米管对有害成分的吸附机理表现为物理吸附和化学吸附的共同作用。 相似文献
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