首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   4848573篇
  免费   376418篇
  国内免费   15346篇
耳鼻咽喉   67728篇
儿科学   155227篇
妇产科学   128420篇
基础医学   730549篇
口腔科学   133819篇
临床医学   445665篇
内科学   881088篇
皮肤病学   118300篇
神经病学   403610篇
特种医学   189102篇
外国民族医学   934篇
外科学   726872篇
综合类   134212篇
现状与发展   24篇
一般理论   2764篇
预防医学   399093篇
眼科学   114734篇
药学   349330篇
  29篇
中国医学   13280篇
肿瘤学   245557篇
  2021年   56885篇
  2019年   59269篇
  2018年   75941篇
  2017年   58357篇
  2016年   64717篇
  2015年   77223篇
  2014年   111581篇
  2013年   177374篇
  2012年   138354篇
  2011年   145657篇
  2010年   130444篇
  2009年   130653篇
  2008年   130999篇
  2007年   140410篇
  2006年   148176篇
  2005年   142061篇
  2004年   142786篇
  2003年   132649篇
  2002年   121612篇
  2001年   194924篇
  2000年   191349篇
  1999年   172312篇
  1998年   75021篇
  1997年   69853篇
  1996年   67944篇
  1995年   63393篇
  1994年   57151篇
  1993年   52985篇
  1992年   125369篇
  1991年   119933篇
  1990年   115761篇
  1989年   112774篇
  1988年   103558篇
  1987年   101151篇
  1986年   95620篇
  1985年   92819篇
  1984年   75505篇
  1983年   66357篇
  1982年   50553篇
  1981年   46644篇
  1980年   43784篇
  1979年   65122篇
  1978年   50864篇
  1977年   45567篇
  1976年   41708篇
  1975年   42703篇
  1974年   46862篇
  1973年   44921篇
  1972年   42227篇
  1971年   39115篇
排序方式: 共有10000条查询结果,搜索用时 15 毫秒
991.
992.
993.
994.
Background  Machine learning (ML) has captured the attention of many clinicians who may not have formal training in this area but are otherwise increasingly exposed to ML literature that may be relevant to their clinical specialties. ML papers that follow an outcomes-based research format can be assessed using clinical research appraisal frameworks such as PICO (Population, Intervention, Comparison, Outcome). However, the PICO frameworks strain when applied to ML papers that create new ML models, which are akin to diagnostic tests. There is a need for a new framework to help assess such papers. Objective  We propose a new framework to help clinicians systematically read and evaluate medical ML papers whose aim is to create a new ML model: ML-PICO (Machine Learning, Population, Identification, Crosscheck, Outcomes). We describe how the ML-PICO framework can be applied toward appraising literature describing ML models for health care. Conclusion  The relevance of ML to practitioners of clinical medicine is steadily increasing with a growing body of literature. Therefore, it is increasingly important for clinicians to be familiar with how to assess and best utilize these tools. In this paper we have described a practical framework on how to read ML papers that create a new ML model (or diagnostic test): ML-PICO. We hope that this can be used by clinicians to better evaluate the quality and utility of ML papers.  相似文献   
995.
996.
997.
998.
999.
1000.
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号