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   168篇
  免费   5篇
  2023年   1篇
  2022年   1篇
  2021年   1篇
  2020年   5篇
  2019年   1篇
  2018年   6篇
  2017年   2篇
  2016年   5篇
  2015年   8篇
  2014年   6篇
  2013年   17篇
  2012年   19篇
  2011年   10篇
  2010年   5篇
  2009年   5篇
  2008年   4篇
  2007年   5篇
  2006年   5篇
  2005年   3篇
  2004年   3篇
  2003年   5篇
  2002年   3篇
  2001年   2篇
  2000年   3篇
  1999年   3篇
  1998年   1篇
  1997年   8篇
  1996年   7篇
  1993年   4篇
  1992年   3篇
  1990年   2篇
  1987年   2篇
  1984年   2篇
  1983年   1篇
  1979年   4篇
  1978年   2篇
  1977年   1篇
  1976年   1篇
  1975年   3篇
  1974年   1篇
  1972年   1篇
  1971年   1篇
  1970年   1篇
排序方式: 共有173条查询结果,搜索用时 0 毫秒
171.
172.
1. The activities of pyruvate:methyl viologen oxidoreductase (EC 1.2.7.1), hydrogenase (EC 1.18.99.1), NADH:methyl viologen oxidoreductase (EC 1.6.99.3), NADPH:methyl viologen oxidoreductase (EC 1.6.99.1), NADH oxidase (EC 1.6.99.3) and NADPH oxidase (EC 1.6.99.1) were determined for Trichomonas vaginalis, Tritrichomonas foetus and Trichomitus batrachorum. 2. The three trichomonad species were found to differ significantly, especially with respect to NADH oxidase and NADH:methyl viologen oxidoreductase activities. 3. The species differences in ferredoxin-linked and oxygen-metabolising enzymes may be related to the ways in which the trichomonads are adapted for growth in their respective hosts.  相似文献   
173.
Preferential attachment is a stochastic process that has been proposed to explain certain topological features characteristic of complex networks from diverse domains. The systematic investigation of preferential attachment is an important area of research in network science, not only for the theoretical matter of verifying whether this hypothesized process is operative in real-world networks, but also for the practical insights that follow from knowledge of its functional form. Here we describe a maximum likelihood based estimation method for the measurement of preferential attachment in temporal complex networks. We call the method PAFit, and implement it in an R package of the same name. PAFit constitutes an advance over previous methods primarily because we based it on a nonparametric statistical framework that enables attachment kernel estimation free of any assumptions about its functional form. We show this results in PAFit outperforming the popular methods of Jeong and Newman in Monte Carlo simulations. What is more, we found that the application of PAFit to a publically available Flickr social network dataset yielded clear evidence for a deviation of the attachment kernel from the popularly assumed log-linear form. Independent of our main work, we provide a correction to a consequential error in Newman’s original method which had evidently gone unnoticed since its publication over a decade ago.  相似文献   
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