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1.
高时空分辨率的自然资源指标数据对大尺度自然资源动态观测与趋势评估至关重要。大数据时代下的海量多源数据为数据高效融合利用提供了可能。以重构汉江流域归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据为例,搭建了PostgreSQL自然资源时空大数据处理底层架构,集成了数据级融合法、特征级融合法和决策级融合法,基于机器学习算法构建了一套面向自然资源信息提取的多源异构数据智能融合技术,实现了多源数据的高效利用与特征空间优选。同时,重构了2000—2019年汉江流域NDVI 1 km逐年数据集,全面反映了汉江流域植被动态变化。研究结果可为地球科学时空大数据的高效提取与模拟分析提供科学参考,为定量核算林草资源禀赋规模、探究生态系统时空演变规律提供一种更精准、更便捷的技术手段。 相似文献
2.
向地球深部进军是我国必须要解决的战略性科技问题,深部钻探是精准探测地球深部的直接手段。随着探测地球深度的增加,深部钻探工程面临着更加复杂的高温高压钻进环境,对高温钻井液的性能提出了更高的要求。近年来,高温钻井液取得了快速发展,国外的高温钻井液抗温能力已超过260℃,而国内高温钻井液技术也在加速发展,目前仍以“三磺”、“聚磺”体系为主,抗高温能力在240℃左右。本文在对比国内外高温水基钻井液进展的基础上,分析总结了国内外主流高温处理剂及高温水基钻井液的种类、功能与工程应用情况,探讨了其在工程应用中存在的问题以及未来的技术发展方向等。提出了未来国内深部钻探高温钻井液面临的关键问题及优先发展方向,主要有研制与优化耐260℃以上高温的处理剂与钻井液体系、开发配套耐高温仪器与系统、控制经济成本以及保护生态环境等方面,将为我国未来实施的万米深地钻探工程奠定技术基础。 相似文献
3.
自1970年至今,前苏联和俄罗斯在南极东方站持续进行了近50年的冰层钻探活动,先后攻克了包含粒雪层、冰层、冰岩夹层和湖水冻结冰的复杂冰层钻进难题,逐渐形成了一套集热融取芯钻探、电动机械取芯钻探和分支孔钻探等为一体的深冰芯钻探技术。创造了冰层最深干孔钻进深度记录(952.4 m)、最深热融取芯钻进记录(2755 m)、最深冰芯钻探记录(3769.3 m),累计进尺达13000 m,并获取了总长超46 m的含湖水冻结冰样品的冰芯。东方站的钻探活动对极地冰层钻探技术的发展起到了巨大的推动和引领作用,同时积累了宝贵的深冰钻探经验。通过对东方站深冰钻探技术的系统梳理,将为我国正在实施的深冰芯钻探和即将开启的冰下湖科学钻探提供重要的借鉴。 相似文献
4.
5.
为更好地服务深部钻探工程,准确了解冲洗液封堵性能,对6种成膜封堵剂开展了砂床实验、API静失水量实验、流变性能实验及抗温实验等室内实验进行优选与评价。实验结果表明,2号和4号成膜封堵剂在6种成膜封堵剂中封堵性能最好,它们在基浆中的最优加量均为2%,100 ℃温度条件下加入这2种封堵剂的冲洗液具有较好的抗温性能;冲洗液中膨润土含量和处理剂是影响冲洗液封堵性能的2个重要因素:膨润土含量越高,冲洗液封堵性能越好,加入聚合物、降滤失剂等处理剂可以提高冲洗液的封堵性能。砂床实验是评价冲洗液封堵性能好坏的重要依据。 相似文献
6.
随着大数据和机器学习的成熟和推广应用,人工神经网络在地球物理测井预测储层参数中得到重视.本文引入迁移学习进行测井储层参数预测,以孔隙度预测神经网络模型和孔隙度含水饱和度联合预测神经网络模型为基础模型,分别以渗透率及含水饱和度预测作为目标任务进行迁移学习,以提升储层参数预测效果和效率.文中详细阐述了基于迁移学习的测井储层参数预测方法,并使用64口井的测井数据进行储层参数预测效果分析.结果表明,使用迁移学习后,渗透率模型预测效果最高可以提升58.3%;含水饱和度模型预测效果最高可以提升近40%,且最大可以节省60%的计算资源;以孔隙度预测模型为基础模型时更适合使用参数冻结的训练方式,以孔隙度含水饱和度联合预测模型为基础模型时更适合使用参数微调的训练方式. 相似文献
7.
Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
ABSTRACT High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning. 相似文献
8.
9.
成矿预测:从二维到三维 总被引:1,自引:0,他引:1
随着矿产资源勘探方法以及计算机科学技术的不断发展,成矿预测的理论和方法已从定性发展至定量,从二维拓展到三维。近十年来,随着深部矿产资源勘探工作的推进,三维成矿预测研究得到了迅猛发展,相关理论与方法也已逐步走向成熟。本文总结了国内外二维成矿预测研究的现状,同时对近十年来国内外学者在三维地质建模技术、三维成矿预测方法等方面的主要成果和进展做了系统总结和分析。目前,国内外多个地区已相继开展了三维成矿预测工作,并成功圈定多个深部找矿靶区,相关成果为深部找矿勘探工作提供了新的方法和方向。在此基础上,本文对未来三维成矿预测的发展趋势进行展望,相较于传统的二维成矿预测,三维成矿预测往往受限于三维预测信息的缺乏。如何更好的挖掘二维数据在深度方向的指示能力,将二维数据推演至三维环境,利用数值模拟、机器学习等方法开展数据挖掘、充分发挥已有数据的内蕴信息将在未来推动三维成矿预测理论的深入发展,提高三维成矿预测的理论方法及应用实践水平。 相似文献
10.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。 相似文献