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1.
目的 探讨牛膝多肽(ABPP)对N-甲基-D-天冬氨酸(NMDA)介导的光感受器细胞损伤的保护作用,并初步探讨ABPP保护作用的可能机制。方法 在培养的光感受器细胞RGC-5中加入不同浓度的ABPP (0.05 mg·L-1、0.10 mg·L-1、0.50 mg·L-1、1.00 mg·L-1、5.00 mg·L-1)作用10 h后,通过NMDA(0.1 mmol·L-1)介导细胞损伤,同时设立NMDA组、正常组和地卓西平(MK-801)组。倒显微镜下观察各组细胞形态变化; MTT法检测细胞生存率;利用Hoechst 33258/PI双染和流式细胞仪测定细胞凋亡;钙离子成像观察细胞内钙离子变化;实时荧光定量PCR检测Bcl-2和Bax mRNA的变化。结果 NMDA组RGC-5细胞生存率较正常组明显下降(P<0.01);与NMDA组比较,0.10 mg·L-1ABPP组、0.50 mg·L-1 ABPP组和1.00 mg·L-1 ABPP组RGC-5细胞生存率升高,差异均有统计学意义(均为P<0.05);MK-801组细胞生存率也明显高于NMDA组(P<0.05),与0.50 mg·L-1ABPP组比较差异无统计学意义(P>0.05)。因此,在后续的实验中选择0.50 mg·L-1为ABPP组的有效药物浓度。正常组、ABPP组、MK-801组细胞凋亡率与NMDA组比较差异均有统计学意义(均为P<0.05)。ABPP组、MK-801组细胞内钙离子荧光强度与NMDA组比较差异均有统计学意义(均为P<0.05)。实时荧光定量PCR检测结果显示,与NMDA组比较,正常组、ABPP组、MK-801组细胞内Bcl-2 mRNA表达均增加,Bax mRNA表达均降低,差异均有统计学意义(均为P<0.05)。结论 ABPP可抑制NMDA介导的视网膜光感受器细胞损伤,作用呈一定的浓度依赖性,其机制可能与抑制钙内流以及上调Bcl-2 mRNA表达、下调Bax mRNA的表达有关。  相似文献   
2.
提出一种面向医院患者的视觉监控跌倒检测算法,解决患者由于意外跌倒不能被及时发现的问题,为医护人员快速处理患者跌倒等异常行为提供必要的技术保障。方法:首先,基于深度神经网络模型检测监控图像中人体关节点(如肩部、肘部、腕部、胯部、膝关节等)在图像中的位置,再根据亲和度向量场模型提取人体骨架,最后计算患者躯干、腿部与地面的夹角作为判别性特征,判断监控区域内是否有患者出现意外跌倒。结果:实验结果表明,本文所提算法在实际的医院监护环境中的处理速度高达25帧/s,检测准确率高达96%。结论:该方法能够实时、准确地提取医院环境下患者的行为特征,并针对意外跌倒情况发出警报,为医护人员监测患者跌倒等异常行为提供更准确、方便的计算机辅助医疗护理方法。  相似文献   
3.
4.
目的:探讨miRNA调控食管癌细胞CaES-17的凋亡和增殖的潜在机制。方法:纳入2019年06月至2020年06月在我院接受治疗的食管癌患者6例,采集其食管癌组织和癌旁组织后抽取总RNA进行miRNA高通量测序。在食管癌细胞CaES-17中过表达食管癌组织和癌旁组织中的差异miRNA,检测食管癌细胞CaES-17的凋亡和增殖情况。通过TargentScan7.2在线分析和荧光素酶报告实验分析miRNA的靶标mRNA。结果:6例患者的食管癌组织和癌旁组织通过高通量测序发现hsa-miR-30d-5p、hsa-miR-6818-5p、hsa-miR-525-5p、hsa-miR-1909-3p、hsa-miR-212-5p、hsa-miR-586、hsa-miR-1286、hsa-miR-365b-3p、hsa-miR-30e-5p、hsa-miR-4317在食管癌组织和癌旁组织中的表达差异在8倍以上,并且食管癌组织均高于癌旁组织。干扰上述miRNA后,发现干扰miR-586能够抑制食管癌细胞CaES-17的增殖水平和迁移水平,提高凋亡水平。过表达miR-586后,食管癌细胞CaES-17的凋亡水平下降,增殖水平和迁移水平上升。TargentScan7.2在线分析和荧光素酶报告实验发现miR-586靶向TLR7的3' 端非编码区。敲低TLR7后,食管癌细胞CaES-17的凋亡水平下降,增殖水平和迁移水平上升。过表达TLR7后,食管癌细胞CaES-17的凋亡水平上升,增殖水平和迁移水平下降。但是,同时干扰miR-586和敲低TLR7后,相比于对照食管癌细胞,食管癌细胞CaES-17的凋亡水平和增殖水平无显著差异。结论:miR-586通过靶向TLR7的3' 端非编码区,降解了TLR7的mRNA,抑制了TLR7的蛋白翻译,最终抑制了食管癌细胞CaES-17的凋亡、促进了食管癌细胞CaES-17的增殖。  相似文献   
5.
目的:研究Piezo1机械敏感性离子通道对骨细胞的调控作用。方法:应用课题组研发的流体剪切力(FSS)加载装置,使用免疫荧光探究FSS对Piezo1通道在MLO-Y4中影响的最佳强度;对Piezo1使用FSS、激动剂Yoda1或阻滞剂GsMTx4进行干预。使用Western Blot探究Cleaved Caspase-3、Bcl-2、Bax凋亡相关蛋白的表达量;使用Hoechst-33258以及流式细胞凋亡检测MLO-Y4骨细胞的凋亡比例。结果:免疫荧光染色结果表明FSS对MLO-Y4骨细胞中Piezo1的表达呈现先增加后降低的单峰趋势,其中以9 dyne/cm2加载30 min为最佳刺激条件。使用Yoda1抑制MLO-Y4细胞凋亡(P<0.05),使用GsMTx4促进MLO-Y4细胞凋亡(P<0.05)。Piezo1介导的FSS抑制MLO-Y4细胞凋亡(P<0.05)。结论:Piezo1机械敏感性离子通道介导的FSS在9 dyne/cm2条件下抑制MLO-Y4骨细胞凋亡,且FSS在该条件下可以有效逆转Piezo1阻滞剂GsMTx4在4 μmol/L作用0.5 h下促进MLO-Y4细胞凋亡作用。  相似文献   
6.
The classical anatomist Drew Noden spearheaded craniofacial research, laying the foundation for our modern molecular understanding of development, evolution, and disorders of the craniofacial skeleton. His work revealed the origin of cephalic musculature and the role of cranial neural crest (CNC) in early formation and patterning of the head musculoskeletal structures. Much of modern cranial tendon research advances a foundation of knowledge that Noden built using classical quail-chick transplantation experiments. This elegant avian chimeric system involves grafting of donor quail cells into host chick embryos to identify the cell types they can form and their interactions with the surrounding tissues. In this review, we will give a brief background of vertebrate head formation and the impact of CNC on the patterning, development, and evolution of the head musculoskeletal attachments. Using the zebrafish as a model system, we will discuss examples of modifications of craniofacial structures in evolution with a special focus on the role of tendon and ligaments. Lastly, we will discuss pathologies in craniofacial tendons and the importance of understanding the molecular and cellular dynamics during craniofacial tendon development in human disease.  相似文献   
7.
为了提高人体肌电信号对于下肢动作识别的准确率,提出一种基于遗传算法(GA)优化的径向基(RBF)神经网络分类模型。通过采集人体日常8种下肢动作的表面肌电信号并选择“sym6”系小波函数对肌电信号进行滤波预处理,使用主成分分析法(PCA)对时频域特征降维,把特征向量输入GA算法优化的RBF神经网络进行训练和识别。实验结果表明,该方法对同一受试者8种下肢动作的平均识别率为94.00%±0.45%;对15位不同受试下肢动作识别率达到89.30%,比传统BP神经网络的识别准确率提高11.8%,预测时间缩短6 s。所提出的方法为肌电信号应用于下肢智能康复机器人的意图识别研究提供参考,有助于病人的康复。  相似文献   
8.
目的: 使用U-net卷积神经网络实现锥形束CT(cone-beam CT, CBCT)影像中下颌磨牙的牙体和牙髓腔的自动分割,采用基于显微CT(Micro-CT)扫描结果构建的三维模型作为金标准,评估分割准确性。方法: 从同济大学附属口腔医院放射科收集20组包含完整单侧下颌磨牙的口腔小视野CBCT数据,预处理后,由牙体牙髓病学专家使用MITK Workbench软件手动标注牙体与牙髓腔,作为U-net神经网络分割算法的训练集。另收集5颗下颌磨牙和相应的小视野CBCT数据,5组数据经相同预处理后作为测试集。随后由完成训练的神经网络和同一专家对测试集数据进行牙体和牙髓腔分割和三维重建。离体牙预处理后行Micro-CT扫描,将三维重建后获得的模型作为金标准。分别比较测试集数据中,专家的手动标注、神经网络分割结果与金标准两两之间的差异。采用Dice相似性系数(Dice similarity coefficient, DSC)、平均对称表面距离(average symmetric surface distance, ASSD)、Hausdorff距离(Hausdorff distance, HD)和形态差异分析对结果进行评估。采用SPSS 20.0软件包对数据进行统计学分析。结果: 神经网络分割结果与金标准相比,其牙体组的DSC为(95.30±1.01)%、ASSD为(0.11±0.02) mm、HD为(1.05±0.31) mm,牙髓腔组的DSC为(81.21±2.27)%、ASSD为(0.15±0.05) mm、HD为(3.29±1.85) mm,结合形态差异分析结果显示,神经网络的分割结果与金标准的牙体与髓室部分基本相似,但在根管部分,能分割出较粗的根管,对于根管下段和侧支根管等较细的根管分割能力有限。结论: 在现有实验条件下,以专家手动标注作为训练样本的U-net神经网络,实现了在CBCT影像上对下颌磨牙牙体与髓室的自动化精准分割。但对根管部分,其分割结果有待进一步提升。  相似文献   
9.
Using deep neural networks to solve PDEs has attracted a lot of attentions recently. However, why the deep learning method works is falling far behind its empirical success. In this paper, we provide a rigorous numerical analysis on deep Ritz method (DRM) [47] for second order elliptic equations with Neumann boundary conditions. We establish the first nonasymptotic convergence rate in $H^1$ norm for DRM using deep networks with ${\rm ReLU}^2$ activation functions. In addition to providing a theoretical justification of DRM, our study also shed light on how to set the hyperparameter of depth and width to achieve the desired convergence rate in terms of number of training samples. Technically, we derive bound on the approximation error of deep ${\rm ReLU}^2$ network in $C^1$ norm and bound on the Rademacher complexity of the non-Lipschitz composition of gradient norm and ${\rm ReLU}^2$ network, both of which are of independent interest.  相似文献   
10.
目的 建立一种联合表面增强拉曼散射(SERS)与卷积神经网络(CNN)的方法,用于耐甲氧西林金黄色葡萄球菌(MRSA)和对甲氧西林敏感金黄色葡萄球菌(MSSA)的准确鉴定。方法 合成带正电的纳米银颗粒(AgNPs+)作为SERS基底,测量MRSA和MSSA的SERS指纹谱并制作数据集,构建浅层一维CNN网络并在该数据上训练生成MRSA/MSSA二分类模型。结果 合成的AgNPs+能够通过静电引力紧密地吸附在细菌菌体表面并产生显著的SERS效应,在654、731 cm-1等7个波段均有明显的拉曼峰被增强出。提出的SERS-CNN方法用于MRSA和MSSA检测的准确率超过94.5%,重现性小于5%,检测灵敏度达到102 cells/mL。结论 建立的联合SERS与CNN的方法可用于MRSA的准确检测。  相似文献   
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