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1.
基于创造力成分等多维理论,构建以团队反馈寻求行为为中介变量,团队凝聚力为调节变量的被调节的中介效应模型,以期深入解释创新团队成就目标导向如何影响其团队科学创造力。基于129个理工科大学生科技创新团队数据,研究结果表明,团队学习目标导向和团队表现目标导向分别与团队科学创造力有显著的正向和负向关系;团队反馈寻求行为在团队成就目标导向与团队科学创造力间起部分中介作用;团队凝聚力负向调节团队反馈寻求行为与团队科学创造力间的关系,并弱化了团队成就目标导向通过团队反馈寻求行为对团队科学创造力的间接影响。结论对提高科技创新团队科学创造力有一定指导价值。 相似文献
2.
近年来,盘锦市紧紧围绕资源型城市绿色转型发展,全力推进“无废城市”建设,初步实现了主要固体废物源头减量、资源化利用和安全处置的阶段性目标。金融在支持工业绿色生产、农业绿色循环、生活绿色转变等方面发挥了重要支持作用。但长期看,制约城市绿色转型升级的掣肘因素仍然存在,亟须有关各方合力解决。 相似文献
3.
第四次,“数字经济”被写入政府工作报告。今年全国两会,李克强总理在政府工作报告中介绍“十四五”时期主要目标任务时指出,“加快数字化发展,打造数字经济新优势,协同推进数字产业化和产业数字化转型,加快数字社会建设步伐,提高数字政府建设水平,营造良好数字生态,建设数字中国。” 相似文献
4.
本文以Kim(2005)的6维度信任框架模型为基础,总结了影响B2C电子商务信任构建的各要素,通过调查问卷分析了影响信任因素的不同作用机制;基于对双因素理论和卡诺模型的综合应用,将电子商务信任的影响要素分为激励要素、保健要素、过渡要素和无关紧要要素。 相似文献
5.
深度学习方法在作物遥感分类中的应用和挑战 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]准确估算作物的面积和分布对粮食安全至关重要。与传统的机器学习方法相比,深度学习具有多种优势,如端到端训练、可迁移性。为有效利用高时空数据进行作物识别提供了新的机遇。已有多种模型被应用于作物分类任务中,针对不同的分类任务,如何有效地选择模型,并对其进行训练和使用已成为关键问题。[方法]文章回顾了利用深度学习模型对作物分类的主要研究。N维卷积神经网络(N-D CNN)(N=1、2、3)和递归神经网络(RNN)已被有效用于作物分类任务。长短期记忆RNN(LSTM RNN)和门控循环单元RNN(GRU RNN)是RNN的变体,解决了随着时间序列增加RNN出现的梯度消失或爆炸问题。此外,还有研究使用CNN和RNN(我们称为RCNN)的混合模型对作物进行分类。该文首先阐述了使用深度学习方法进行作物制图的背景和意义,并介绍了CNN和RNN模型结构。然后回顾了一些典型的研究,包括模型的结构、遥感数据源、数据处理方法和分类精度。最后,总结了使用深度学习方法进行作物分类的挑战以及现有解决方案的局限性。[结果](1)1-D CNN可用于提取时间特征,或时间+光谱特征,分类效果良好;2-D CNN已被广泛应用于单时相数据的空间特征提取,分类精度依赖于数据源;3-D CNN应用较少,但具有很大的潜力,尤其是时间+空间维度的特征提取;(2)相同条件下(架构、数据源、研究区域、类别),LSTM RNN和GRU RNN分类效果通常高于普通RNN,而前两者的效果差距不大,但GRU RNN训练时间较短;(3)CNN+RNN混合模型(RCNN)用RNN比3-D CNN更适合提取时间特征。这主要是由于RNN建立了对序列数据的长期依赖,而3-D CNN卷积核是局部计算的。[结论]通过分析,认为深度学习技术是作物遥感分类的有效工具。此外,与其他模型相比,RCNN,3-D CNN和GUR RNN具有更大的潜力。 相似文献
6.
7.
8.
近些年来,我国众多城市都出现了"垃圾围城"的现象,垃圾回收处理也成为了社会广泛关注的热点,但是众多学者对相关理论的研究成果并没有被系统性的总结。文章将在绿色物流视角下,对生活垃圾回收处理的相关研究进行全面梳理,从居民垃圾分类意识、垃圾回收处理服务网络构建、垃圾回收站点及中转站的选址等三个方面进行综述,最后进行述评和研究展望。 相似文献
9.
城镇化发展所导致的环境治理问题越来越倍受关注,如何解决垃圾分类问题已成为环境整治的关键.本文基于蚌埠市377份样本数据,借鉴计划行为理论并运用Probit回归模型对影响垃圾分类意愿与行为的因素进行实证分析.回归结果表明,居民的垃圾分类意愿受到受教育水平、垃圾分类意义了解率、垃圾分类麻烦感和分类技能等四个因素的显著影响,居民的分类行为受到意愿、分类设施和技能三个因素的显著影响. 相似文献
10.
学界对于信访分类治理的研究大多基于因“人”分类或因“事”分类展开,形成了信访分类治理研究的基本范式。然而,社会心理服务嵌入信访治理体系,为信访分类治理提供了新的视野:因“心”分类,即按照信访人“心理诉求——利益诉求”的两分原则,将信访人分为利益型、心理型、耦合型和无意识型四种。本文以西平县信访治理实践为个案,提炼出由“心”而治的信访分类治理模型,并对该模型的治理理路进行了分析。研究发现:地方政府对信访频次、情绪和事件的三维叠加形成了信访分类治理的参照维度,而地方政府对治理技术的灵活性运用则构成了信访分类治理的动态实践。本文为信访分类治理过程中信访人的心理诉求与利益诉求间的关系提供经验事实,并为社会心理服务驱动下的信访分类治理理路提供分析框架。然而,受限于研究区域和案例数量,本文提炼出来的由“心”而治的信访分类治理模式还有待进一步验证和完善。 相似文献