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1.
Nowadays assuring that search and recommendation systems are fair and do not apply discrimination among any kind of population has become of paramount importance. This is also highlighted by some of the sustainable development goals proposed by the United Nations. Those systems typically rely on machine learning algorithms that solve the classification task. Although the problem of fairness has been widely addressed in binary classification, unfortunately, the fairness of multi-class classification problem needs to be further investigated lacking well-established solutions. For the aforementioned reasons, in this paper, we present the Debiaser for Multiple Variables (DEMV), an approach able to mitigate unbalanced groups bias (i.e., bias caused by an unequal distribution of instances in the population) in both binary and multi-class classification problems with multiple sensitive variables. The proposed method is compared, under several conditions, with a set of well-established baselines using different categories of classifiers. At first we conduct a specific study to understand which is the best generation strategies and their impact on DEMV’s ability to improve fairness. Then, we evaluate our method on a heterogeneous set of datasets and we show how it overcomes the established algorithms of the literature in the multi-class classification setting and in the binary classification setting when more than two sensitive variables are involved. Finally, based on the conducted experiments, we discuss strengths and weaknesses of our method and of the other baselines.  相似文献   
2.
The massive number of Internet of Things (IoT) devices connected to the Internet is continuously increasing. The operations of these devices rely on consuming huge amounts of energy. Power limitation is a major issue hindering the operation of IoT applications and services. To improve operational visibility, Low-power devices which constitute IoT networks, drive the need for sustainable sources of energy to carry out their tasks for a prolonged period of time. Moreover, the means to ensure energy sustainability and QoS must consider the stochastic nature of the energy supplies and dynamic IoT environments. Artificial Intelligence (AI) enhanced protocols and algorithms are capable of predicting and forecasting demand as well as providing leverage at different stages of energy use to supply. AI will improve the efficiency of energy infrastructure and decrease waste in distributed energy systems, ensuring their long-term viability. In this paper, we conduct a survey to explore enhanced AI-based solutions to achieve energy sustainability in IoT applications. AI is relevant through the integration of various Machine Learning (ML) and Swarm Intelligence (SI) techniques in the design of existing protocols. ML mechanisms used in the literature include variously supervised and unsupervised learning methods as well as reinforcement learning (RL) solutions. The survey constitutes a complete guideline for readers who wish to get acquainted with recent development and research advances in AI-based energy sustainability in IoT Networks. The survey also explores the different open issues and challenges.  相似文献   
3.
唐宋词真迹今天已很少见,古籍文献特别是唐宋文献对唐宋词真迹的记载,可视为是唐宋词真迹保存的一种方式。文献记载的唐宋词真迹,在校勘、还原、鉴赏方面有一定的价值,如李煜?临江仙?词的创作场景,黄庭坚?念奴娇?词“爱听临风笛”之“笛”、?西江月?词“杯行到手莫留残”之“莫留残”,秦观?踏莎行?词“杜鹃声里斜阳暮”之“斜阳暮”等。词人词作真迹记载,不仅可以据之考察词作初创之面貌,还可以考察词人笔迹,了解其书法水平,并进一步考察词人人品、情趣。  相似文献   
4.
刘艳东 《天津教育》2021,(6):137-138
初中道德与法治课程要求结合理论知识和实践教学,不仅能对学生的知识结构体系进行构建,还能对学生正确的世界观、人生观和价值观等进行培养。对此,在初中的道德与法治课中,教师应该利用生活化教学对学生开展实际的教学和探索,使学生能够在实际生活中通过对所学知识的运用,高效解决生活中的问题。  相似文献   
5.
思想政治教育工作是学校教育任务的重要组成部分,它关系着中小学生人格的塑造、价值观念的构建以及行为习惯的养成,所以这一工作不能忽视。中小学阶段是学生成长的关键时期,这一阶段形成的学习习惯和思想认知将会影响学生一生。学校要采用科学、高效的方法来开展这一工作,以使中小学生拥有良好的综合素养,今后为祖国建设而努力。  相似文献   
6.
针对法兰直线轴承尺寸系列化与视觉测量过程行为多样化之间的复杂关联影响问题,提出由特征包容方案规划、基本动作规划和工位变换路线规划三阶段组成的递阶式测量行为规划策略,并设计了视觉测量规划与行为评估流程。以某型号方法兰直线轴承为对象,以评估不同测量行为、图像质量及图像处理算法之间的关联影响为任务,进行测量实验研究。实验结果表明,通过对测量行为进行递阶式规划与行为分析,便于获取测量行为变化造成测量结果波动的定量信息,得以反馈行为影响,从而引导行为优化,可促进视觉测量系统前、后处理功能的增强,有助于智能视觉测量的发展。  相似文献   
7.
从道路条件、天气条件和设施条件3个方面选取18个影响因素,基于DAMATEL方法,建立直接影响矩阵并规范化,获得综合影响矩阵,得到三层次风雨耦合作用下的城市道路风险评估体系,结合模糊综合评价以及层次分析法确定各级评价指标的权重,建立了一个相对完整的评价体系,并将其应用于当地的风险评估中,为当地的交通管理控制以及降低行车风险提供了一定的理论参考。  相似文献   
8.
科学合理的游客满意度评价结果对改进景区开发、运营与管理等工作具有重要意义。以南京市牛首山文化旅游区作为案例地,通过问卷调查获取数据,采用IPA分析法开展游客满意度评价。结果显示:牛首山景区的总体满意度处于“比较满意”等级,具有一定的提升空间IPA四象限分析结果表明游客对景区自然和资源条件(自然环境、宗教建筑) 满意度最高,对景区的门票价格和消费价格满意度较低,对服务态度和交通条件的满意度最低。要从改善景区内外部交通条件、构建服务质量管理体系、提升产品服务性价比、完善景区配套设施管理等方面加以改进,做好景区的开发和提升。  相似文献   
9.
目的探讨自主运动调节tau蛋白激酶和tau蛋白磷酸酶的基因表达,抑制APP/PS1转基因小鼠海马tau蛋白过度磷酸化,进而改善学习记忆能力的分子机制。方法C57系APP/PS1转基因小鼠随机分为运动组(TE)与对照组(TC);C57系野生小鼠亦随机分为运动组(E)与对照组(C)。其中,TE组和E组小鼠从3月龄开始,给予16周的跑轮运动装置,TC组和C组小鼠不施加运动干预,作为相应对照组。Morris水迷宫实验检测APP/PS1转基因小鼠的空间学习记忆能力,Western Blot实验检测海马磷酸化tau蛋白(P-tau)水平,RT-PCR实验检测海马tau蛋白及tau蛋白激酶GSK-3β和CDK-5,tau蛋白磷酸酶PP2A和PP1 mRNA表达。结果(1)与TC组相比,TE组小鼠Morris水迷宫游泳潜伏期显著性降低(P<0.05),平台象限的游泳时间百分比显著性增加(P<0.05),穿越原平台位置的次数极显著性增加(P<0.01);(2)与TC组相比,TE组小鼠海马总tau蛋白mRNA表达显著下调(P<0.05),Ser202位点和Thr181位点P-tau蛋白表达均显著性下调(P<0.05);(3)与TC组相比,TE组小鼠海马tau蛋白磷酸化激酶GSK-3β(P<0.01)和CDK-5(P<0.05)mRNA表达显著性下调,tau蛋白磷酸酶PP2A(P<0.01)和PP1(P<0.01)mRNA表达极显著性下调。结论16周自主运动通过下调tau蛋白激酶表达、上调tau蛋白磷酸酶表达,抑制APP/PS1转基因小鼠海马tau蛋白的过度磷酸化,进而促进海马神经细胞功能,改善转基因小鼠学习记忆。说明自主运动可通过调节脑的分子生物学机制,促进认知功能的改善和提升,预防和缓解阿尔茨海默病。  相似文献   
10.
人工智能环境下传统会计人才被智能化财务工具取代的可能性很大,因此高等职业院校会计专业人才培养面临着巨大挑战。随着高等职业教育改革不断深入,1+X证书制度试点工作正式启动。在财务专业方面,智能财税职业技能等级证书作为教育部第二批试点被纳入1+X证书体系中。构建智能财税证书的体系设计、培养内涵、等级标准等方面内容将对人工智能背景下高职院校会计人才培养中遇到的一些困惑和问题起到指引作用,对高职院校会计专业学生能力结构的完善、职业发展方向的引领和学习动力的提升等方面起到积极的促进作用。  相似文献   
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