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强碱阴离子交换纤维对活性染料的吸附性能研究 总被引:4,自引:0,他引:4
采用聚丙烯强碱阴离子交换纤维对活性艳黄等几种活性染料进行静态吸附、动态吸附和再生实验,并与同类型树脂相比较.结果表明,强碱阴离子交换纤维对活性艳黄的吸附曲线符合Langmuer等温方程,吸附反应以液膜扩散为主,反应速率随温度和pH值的升高而增加,并且远大于树脂的吸附反应速率.动态吸附表明,强碱阴离子交换纤维对活性艳蓝、活性艳黄和活性艳红的吸附处理量依次增大.利用硝酸乙醇混合溶液再生,再生效率85.7%,纤维能够反复多次使用,可以作为活性染料废水的脱色剂使用. 相似文献
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为了解决助航灯光站在人员管理方面存在的对灯光设备损伤情况的确认与修复能力低下以及修复情况反馈不及时等问题,提出了一种改进禁忌搜索方法。此方法以禁忌搜索为基础,并且引入了惩罚权重以及多领域分析组合的方法进行优化提高,其中权重可根据具体情况进行动态调整。通过已知资料进行建模,并且设置了多种可能存在的排班情况,以扩大样本空间。通过实例分析,得到在最符合实际的情况下,本文研究方法的加权有效效率值为82.23%,相比于整体规划法的74.69%以及变领域禁忌算法的77.27%分别提高了7.54%和4.96%。本文的研究对提高助航灯光站人员管理有一定的借鉴意义。 相似文献
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为了解决系统在含有执行器局部或者完全失效故障情况下的鲁棒H∞容错控制问题, 针对一类状态和控制输入同时存在时变时滞的不确定非线性系统, 采用T-S模糊模型来描述, 利用并行分布补偿(PDC)算法设计了模糊状态反馈控制器, 结合Lyapunov稳定性理论给出了保证该模糊容错控制系统渐近稳定的充分条件, 不但保证了系统输出的鲁棒稳定性, 而且能够满足给定的鲁棒H∞性能指标。最后通过MATLAB仿真对比系统中有外部干扰和无外部干扰情况下的系统输出曲线, 验证了所提出方法的可行性。 相似文献
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针对车载环境下小目标难以识别和相机动态移动造成的目标跟踪精度下降问题, 提出一种基于改进YOLOv5与ByteTrack的交通目标跟踪方法. 首先, 引入Transformer与加权特征金字塔(BiFPN)结构的思想重构YOLOv5检测网络, 有效捕获了特征的全局依赖关系, 缓解了深层卷积小目标信息丢失问题, 改善了车载环境下的目标检测性能. 此后, 以ByteTrack为基础提出了添加相机移动补偿的CMC-ByteTrack跟踪方法, 更精准地描述了视频前后帧的数据关联关系, 提高了相机大幅位移时的跟踪精度. 实验结果表明, 改进YOLOv5的平均检测精度(mAP)达到了82.2%, 相比原算法提高了3.9%, 与CMC-ByteTrack结合后的跟踪准确性(MOTA)相比改进前的跟踪方法提高了2.8%. 相似文献
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绝缘故障大多采取被动检修,难以实时监控并提前预警。对此,该文利用模糊逻辑算法提出一种电力线路绝缘故障预警方法。通过分析绝缘子的污秽放电过程以及行波产生机理,发现绝缘故障行波具有周期性,绝缘性能下降越严重,产生的行波幅值越大,周期越短。利用以上特性,将检测到的故障行波幅值与时间间隔作为输入量,以故障预警程度作为输出量,利用模糊逻辑算法构建两者的模糊关系,并建立模糊规则库,实现可靠绝缘预警。实验结果表明:所提方法能灵敏辨识绝缘子的绝缘性能,提供实时预警信息。 相似文献
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常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制. 相似文献