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1.
2.
碎片化学习难以集中记录,存在无法迅速定位到自己需要的学习内容等用户体验问题.传统方法不能采集真实情境下的用户数据,无法满足研究人员的研究需求.基于此,开发一种基于用户行为的捕捉工具——CAUX(Context-Aware User Experience,CAUX),设计了具有情境感知能力的数据采集模块,自动捕捉指定App内的用户行为数据.CAUX对用户干扰性低,可以辅助研究人员捕捉典型的碎片化学习行为.对利用CAUX采集到的数据进行处理,并结合人工方法进行分析,可以发现不同情境下的用户行为和用户体验问题. 相似文献
3.
针对传统活动式测斜仪存在现场人工操作工作量大、数据采集过程繁琐等问题,该文设计了一种新型全自动测斜仪。该测斜仪以原有活动式测斜探头为基础,增加了线缆自动提放机构、水平翻转机构、上下限位机构等,同时仪器还设计了测控模块及太阳能供电模块,能够实现自控制、自采集、自传输的工作模式。试验及应用表明,该全自动测斜仪能够代替人工作业,测量精度高、稳定性好,为岩土工程变形监测提供了科学、现代化的手段,具有很大推广价值。 相似文献
4.
刘峰 《电脑编程技巧与维护》2021,(4):95-97
针对网络安全分析中的大数据技术应用,采用理论结合实践的方法,分析了影响网络安全的主要因素,探讨了大数据在网络安全分析中应用的关键技术,论述了大数据技术在网络安全分析中的具体应用.分析结果表明,在信息化时代,由于计算机网络系统具有很强的开发性,会受到来自多方面的威胁,从而影响计算机网络应用的安全性.采用大数据技术能够对计算机网络中存在的不安全数据进行全面系统的分析,及时分析威胁网络安全的因素、及时处理,从而保证计算机网络运行的安全性,值得大范围推广应用. 相似文献
5.
以冲积扇、扇三角洲为主的粗粒沉积扇体规模庞大、体系多样、生储盖配置良好,蕴含巨大勘探潜力。以往主要通过观察露头、分析岩心、测井和地震勘探等方法研究扇三角洲的沉积结构与演化规律,存在获取地下信息不连续、效率低和分辨率低等问题。利用探地雷达可进行快速、高分辨率连续探测,有助于精细解剖扇三角洲浅部沉积特征。文中利用探地雷达对青海希里沟湖扇三角洲内部结构进行探测,通过野外采集实验,分析数据特征和属性,阐明复杂环境对探测结果的影响,提出复杂环境下探地雷达精细探测的最优野外数据采集方案。同时,针对数据中道间距不一致、同相轴交叉和地形起伏等问题,提出距离归一化、偏移和静校正三个关键处理手段。实现了水道和坝体边界亚米级精度的定位,给出了水道和坝体的尺寸信息,阐明了洪水对扇三角洲储层结构的影响,为后期埋深数千米的古代扇三角洲储层建模提供了必要的精细构型组合规律和定量地质信息。 相似文献
6.
航天器研制任务呈现快速增长态势,趋向于批量化、快速响应、柔性定制等特性,但传统航天器热处理过程以手工操作为主,人工巡查记录数据,存在生产装备数字化差,过程数据及时性、准确性、完整性差,缺乏大数据分析的问题。以基于数据驱动的模块化工艺技术研究为核心,开展模块化工艺设计与执行;以热处理生产装备数字化及自主健康管理技术研究为基础,开展数字化装备与工艺技术等研究;以生产数据自动采集与集成、大数据分析技术研究为手段,开展数据自动采集与集成、质量问题分析与决策等研究,实现热处理生产装备数字化,热处理生产过程数字化管控,热处理过程数据自动采集与大数据分析,实现特种工艺信息化,显著提升宇航产品热处理本质生产能力。 相似文献
7.
8.
针对云计算模型的数据分析及数据处理在实时性、隐私保护和能耗等方面所存在的问题,研究边缘计算模型的概念及其在数据处理与数据分析方面的优势;提出新型的边缘计算系统架构,设计能实现系统任务的卸载、运行及调度策略;针对提出的新型边缘计算系统的改进方向和应用前景,展开分析和研究,构造了一种基于云边端协同的新型电力数据采集系统。该系统架构由上而下分为云侧系统主站、边侧智能终端和端侧表计设备3层,端侧表计设备负责采集电力数据并上报到边侧智能终端,智能终端负责对数据进行预处理,而云侧系统主站负责收集预处理后的数据并进行统一处理。基于该文所提系统,云侧采集系统主站统管边侧智能终端设备,并支持将应用程序下发到边侧智能终端进行边缘计算;边侧智能终端设备纳管端侧表计设备,支持将表计设备采集的数据上传到边缘侧缓存和就近处理、分析与决策。该文通过实例测试验证了所提方案既解决了边缘应用的实时处理和响应问题,又减轻了云端与边缘端之间数据通信的带宽压力。 相似文献
10.
随着海洋资源勘探和海洋污染物监控工作的开展,水文数据的监测和采集等已经成为重要的研究方向。其中,水下无线传感器网络在水文数据采集过程中起着举足轻重的作用。本文研究的是水下无线传感器二维监测网络模型中,传感器节点数据采集的问题,其设计方法是通过自组织映射(Self-organizing mapping,SOM)对传感器节点进行路径最优化处理,结合优化的路径图形和K-means算法找到路径内部聚合点,利用聚合点和传感器的节点得到传感器通信半径内的数据采集点,最后通过SOM得到水下机器人(Autonomous underwater vehicle,AUV)到各个数据采集点采集数据的最优路径。经过实验验证,在水下1 200 m × 1 750 ![]()
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m范围内布置52个传感器节点的情景下,数据采集点相比于传感器节点路径规划采用相同的采集顺序得到的路径优化了6.7%;对数据采集点重新进行自组织路径规划得到的路径比传感器结点路径的最优解提高了12.2%。增加传感器节点的数量,其结果也大致相同,因此采用该方法可以提高水下机器人采集数据的效率。 相似文献