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51.
分析了国内外典型海底信息网络,特别是海底观测网的建设发展现状;介绍了海底综合信息网的组成、各部分功能及网络拓扑结构;探讨了远程供电、水下接驳盒、信息传输及布放与维护等海底综合信息网建设和使用过程中的关键技术。基于以上信息,提出了构建一个集通信、观测和探测等功能于一体的海底综合信息网的设想。  相似文献   
52.

地球表面的人工甚低频台站信号可以穿透电离层泄漏进地球磁层导致内辐射带电子沉降到两极大气.因此研究人工甚低频台站信号的空间全球分布特性对于分析辐射带电子的损失具有重要科学意义.本文使用范阿伦双星从2013年到2018年共计6年的高质量的波动观测数据,统计了NWC(19.8 kHz)、NAA(24.0 kHz)两个人工VLF台站信号的全球分布,分析了台站信号的电场功率谱密度对地理经纬度、磁壳值L、磁地方时MLT、地磁活动水平的依赖性.结果表明,在内磁层中,人工台站VLF信号主要沿着台站位置对应的磁力线传播,夜侧强度高于日侧,冬季高于夏季.这种日夜和夏冬差异的形成是因为夜侧和冬季的日照强度较弱,电离层电子密度较低,VLF信号较容易穿透电离层进入磁层.此外人工VLF台站信号的全球分布受地磁活动的影响很弱.这些统计观测结果给出了NWC和NAA两个重要人工VLF台站信号强度的全球分布特征,为进一步分析人工VLF台站信号与地球辐射带电子的波粒相互作用提供了关键信息.

  相似文献   
53.
    
An accurate landslide displacement prediction is an important part of landslide warning system. Aiming at the dynamic characteristics of landslide evolution and the shortcomings of traditional static prediction models, this paper proposes a dynamic prediction model of landslide displacement based on singular spectrum analysis(SSA) and stack long short-term memory(SLSTM) network. The SSA is used to decompose the landslide accumulated displacement time series data into trend term and periodic term displacement subsequences. A cubic polynomial function is used to predict the trend term displacement subsequence, and the SLSTM neural network is used to predict the periodic term displacement subsequence. At the same time, the Bayesian optimization algorithm is used to determine that the SLSTM network input sequence length is 12 and the number of hidden layer nodes is 18. The SLSTM network is updated by adding predicted values to the training set to achieve dynamic displacement prediction. Finally, the accumulated landslide displacement is obtained by superimposing the predicted value of each displacement subsequence. The proposed model was verified on the Xintan landslide in Hubei Province, China. The results show that when predicting the displacement of the periodic term, the SLSTM network has higher prediction accuracy than the support vector machine(SVM) and auto regressive integrated moving average(ARIMA). The mean relative error(MRE) is reduced by 4.099% and 3.548% respectively, while the root mean square error(RMSE) is reduced by 5.830 mm and 3.854 mm respectively. It is concluded that the SLSTM network model can better simulate the dynamic characteristics of landslides.  相似文献   
54.
讨论了多余观测值在一定条件下按设计目标函数与多余观测数之间的函数关系进行平面变形监测网优化设计的合理性和可行性。以某抽水蓄能电站平面监测控制网为例,采用COSA软件系统进行数据处理和对比分析,说明了平面监测控制网优化设计的必要性和所产生的效益。  相似文献   
55.
根据地铁隧道曲线段的不同曲线半径,设计了地铁轨道控制网的控制点纵向间距。以不同的观测精度,模拟生成含随机观测误差的地铁轨道控制网的观测值,采用边角网间接平差模型和方差分量估计方法进行平差计算,分析对比网的纵向间距、观测仪器的标称精度、平差后的最弱点点位中误差以及相邻点相对中误差之间的关系,确定地铁轨道控制网的合理布设网形及其精度指标。研究成果对地铁轨道控制网的布设及测量有实际参考价值。  相似文献   
56.
    
Landslide susceptibility maps (LSMs) play a vital role in assisting land use planning and risk mitigation. This study aims to optimize causative factors using logistic regression (LR) and an artificial neural network (ANN) to produce a LSM. The LSM is produced with 11 causative factors and then optimized using forward-stepwise LR (FSLR), ANN, and their combination (FSLR-ANN) until eight causative factors were found for each method. The ANN method produced superior validation results compared with LR. The ROC values for the training data set ranges between 0.8 and 0.9. On the other hand, validation with the percentage of landslide fall into LSM class high and very high, ANN method was higher (92.59%) than LR (82.12%). FSLR-ANN with nine causative factors gave the best validation results with respect to area under curve (AUC) values, and validation with the percentage of landslide fall into LSM class high and very high. In conclusion, ANN was found to be better than LR when producing LSMs. The best Optimization was combination of FSLR -ANN with nine causative factors and AUC success rate 0.847, predictive rate 0.844 and validation with landslide fall into high and very high class with 91.30%. It is an encouraging preliminary model towards a systematic introduction of FSLR-ANN model for optimization causative factors in landslide susceptibility assessment in the mountainous area of Ujung Loe Watershed.  相似文献   
57.
CNN-GRU混合深度学习反演弹性阻抗取得了较好的反演效果.但是,基于深度学习的叠前反演参数众多,包括内部深度学习网络可学习参数和外部超参数等,目前超参数选取对网络性能及计算速度影响尚缺乏系统性研究,这直接影响到了该方法的进一步推广应用.因此,本文在混合深度学习反演弹性阻抗基础上,探讨学习率、Ep-och、batch_size、正则化参数及参与网络训练的测井个数等5个超参数对网络性能及计算速度的影响,为深度学习地震反演超参数选取提供依据.研究结果可为三维大面积深度学习反演提供一个可行的质控手段,对于推动深度学习方法在石油物探中广泛应用具有一定意义.  相似文献   
58.
长基线高精度GPS网解算是一项较复杂的数据处理工作,用户静态GPS观测数据与连续运行参考站(continuouslyoperatingreferencestations,CORS)的基准站数据组网解算具有一定优势,但基准站坐标属于保密数据,普通测绘用户不易获取。为解决该问题,采用网络计算模式来实现CORS-GPS组网解算。基于UNIX平台及GAMIT/GLOBK解算模块,采用Socket多线程并发通信技术,研制了服务器端软件;基于Windows系统研制了客户端软件,解算过程由用户发送数据到服务器自动解算,将解算结果反馈给用户。实验结果表明,技术路线可行可靠,为CORS-GPS组网解算提供了技术模式,拓展了CORS系统高精度定位服务。  相似文献   
59.
This paper studies the temporal and spatial distribution of great global earthquakes( M W≥8.0) since 1900.We compare the two periods of upsurges of great earthquakes occurring in the middle of last century and beginning of this century.The former period took place between 1950 and 1965 during which 13 great earthquakes( M W≥ 8.0) occurred,including three events with moment magnitude greater than 9.0.The largest magnitude in this period reached 9.6.The latter period starts from the beginning of this century.In less than 12 years,15 great earthquakes have attacked the world with the largest magnitude being M W9.1.On the basis of comparison between these two upsurges of global earthquake activity,we infer that the ongoing high level of earthquake activity may continue for another five years or so.Numerous great earthquakes( M W≥8.0) and many large earthquakes( M W6.0~7.0) will occur globally in these five years.In addition,this paper also discusses the relationships between earthquake activity along the Sumatra segment of the Indian-Australia plate boundary and that in the Bayankala block in the middle of Qinghai-Tibetan plateau as well as in the blocks of the southern plateau.The results indicate that the Qinghai-Tibetan plateau,in particular its middle and southern parts,is a likely place for future earthquakes of magnitude over 7.0.  相似文献   
60.
滑坡预报的BP-GA混合算法   总被引:15,自引:3,他引:12  
吴承祯  洪伟 《山地学报》2000,18(4):360-364
提出了滑坡位移预报的一种改进人工神经网络方法-ANN-GA法,与传统的人工神经网络方法相比,该方法加快一网络的学习速度,提高了滑坡位移的预报精度。同时它是一种面向数据的方法,适合于不同地区不同条件下滑坡的预报。两例滑坡预报平均相对误差分别为3.55%和1.93%,明显估于传统的BP算法(分别为11.35%和7.24%)及GP改进方法(分别为3.96%和2.65%),表明该方法具有科学性、可行性和有  相似文献   
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