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1.
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   
2.
可宥性事由源于英美刑事诉讼中的可抗辩事由,与正当化事由联袂构成行为出罪理论的基石。与正当化事由不同,可宥性事由已经僭越了法定的行为正当化条件,行为的违法性首先被肯定,只是在责任归属上寻求宽恕性处理。引入可宥性事由,可丰富体育竞赛行为入罪和出罪的相关内容,便于司法统一判定。分析认为,体育竞赛行为可宥性事由成立,要满足体育赛事本身具有合法性和正规性、主体仅针对运动员、行为局限于体育竞赛行为、违法目的“单纯”性、行为以“反规则”为前提等条件。入罪和出罪的类型化有利于定罪和量刑的规范化,分别对竞技伤害行为、滥用兴奋剂行为、假球等竞赛舞弊行为适用可宥性事由予以出罪抑或减轻处罚的情形进行具体分析。最后,指出体育竞赛运动员可宥性事由行为入罪不能忽视运动员自由保障的理念,且尽量避免选择性刑事司法。  相似文献   
3.
孙宁 《档案管理》2020,(3):12-13
在大数据视域下,以档案管理理论和信息系统安全理论为基础,参考国家相关法规及标准,结合档案管理工作实务,研究当下档案管理工作中的风险,在此基础上初步构建起档案安全管理体系,并对可引入该体系的实用技术进行分析。  相似文献   
4.
[目的/意义]本文通过对2019年国际数字图书馆联合会议(Joint Conference on Digital Library,JCDL)的录用论文进行整体回顾,梳理了本届年会的最新研究成果与学科发展动态,以助国内图情领域学者更好地了解本届年会成果,把握国际数字图书馆领域研究的前沿热点问题。[研究设计/方法]采用文献综述的方法进行研究。[结论/发现]本届年会更加关注数字图书馆如何通过多源数据的融合、数字人文馆藏资源的利用等实现信息服务深度融合;数字图书馆如何通过海量大数据挖掘与利用、用户行为分析提升其服务水平;如何通过对学术文本资源深入挖掘,实现信息计量学在学术评审、学术评价等方面的创新应用。[创新/价值]本文揭示了国际数字图书馆领域的最新发展态势,展望了未来数字图书馆领域的学术前沿方向。  相似文献   
5.
因果要素关联视域下社交媒体倦怠用户画像模型构建   总被引:1,自引:1,他引:0  
[目的/意义]探究社交媒体倦怠的原因要素和结果要素标签,分析各要素间的相互作用关系,扩展用户信息行为的理论研究范畴,为企业深入了解用户社交媒体倦怠发展态势提供指导。[方法/过程]基于信息生态理论,提取"信息人、信息、信息环境和信息技术"4个信息生态因子维度的社交媒体用户画像标签;根据用户心理特征和行为表现,抽取用户画像情感和行为标签,构建社交媒体倦怠用户画像模型。[结果/结论]透过社交媒体用户消极使用和负面情感变化的典型社会现象,对用户画像模型进行整合分析与关系凝练,证明本研究社交媒体倦怠用户画像模型与S-S-O理论框架具有一致性,并根据实际进行理论上的拓展和应用。  相似文献   
6.
7.
Imbalanced sample distribution is usually the main reason for the performance degradation of machine learning algorithms. Based on this, this study proposes a hybrid framework (RGAN-EL) combining generative adversarial networks and ensemble learning method to improve the classification performance of imbalanced data. Firstly, we propose a training sample selection strategy based on roulette wheel selection method to make GAN pay more attention to the class overlapping area when fitting the sample distribution. Secondly, we design two kinds of generator training loss, and propose a noise sample filtering method to improve the quality of generated samples. Then, minority class samples are oversampled using the improved RGAN to obtain a balanced training sample set. Finally, combined with the ensemble learning strategy, the final training and prediction are carried out. We conducted experiments on 41 real imbalanced data sets using two evaluation indexes: F1-score and AUC. Specifically, we compare RGAN-EL with six typical ensemble learning; RGAN is compared with three typical GAN models. The experimental results show that RGAN-EL is significantly better than the other six ensemble learning methods, and RGAN is greatly improved compared with three classical GAN models.  相似文献   
8.
The outbreak of the COVID-19 pandemic has created significant challenges for people worldwide. To combat the virus, one of the most dramatic measures was the lockdown of 4 billion people in what is believed to be the largest quasi-quarantine in human history. As a response to the call to study information behavior during a global health crisis, we adopted a resource orchestration perspective to investigate six Chinese families who survived the lockdown. We explored how elderly, young and middle-aged individuals and children resourced information and how they adapted their information behavior to emerging online technologies. Two information resource orchestration practices (information resourcing activities and information behavior adaptation activities) and three mechanisms (online emergence and convergence in community resilience, the overcoming of information flow impediments, and the application of absorptive capacity) were identified in the study.  相似文献   
9.
With the creation of interactive tasks that allow students to explore spatial ways of knowing in conjunction with their other ways of knowing the world, we create a space where students can make sense of information as they organize these new ideas into their already existing schema. Through the use of a Common Online Data Analysis Platform (CODAP) and data from Public Use Microdata Areas (PUMA), students can explore the communities in which they live and work, critically examining opportunities and challenges within a defined space.  相似文献   
10.
[目的/意义]相对于传统的信息行为分析,数据驱动的信息行为研究更注重数据的外在性与客观性,所得的结果能够更为全面地认识用户信息行为本质特征。[方法/过程]通过自行构建的APP实现对微信用户分享和阅读行为记录的采集,并对微信用户信息行为的时间特性进行系统的分析。[结果/结论]结果表明:微信用户日常信息行为存在显著的假日效应,但是在信息行为时间间隔分布上存在明显厚尾现象和很强的阵发性,预示着微信用户信息行为具有较高的复杂性和不确定性,无法对其产生过程实现有效的预测;此外,微信用户所分享的内容具有很强的时效性,多数内容在微信中能够得到及时的传播,但传播链长度显著受分享内容主题的影响。  相似文献   
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