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71.
网络已成为人们越来越重要的交往手段和通信媒介,它深刻地影响着人们的生产、生活和交往方式,对大学生的思想、观念和心理健康也同样产生着重要影响.由于网络的虚拟性、开放性、娱乐性、平等性等方面的特性,使得好奇心重、追求时尚与新奇事物、自控能力较弱的大学生这一青年群体极易沉迷于网络,网络使用不当则可能诱发网络成瘾、封闭自我、畸形网恋、迷失自我、角色混乱、害怕挫折和懒惰依赖等各种网络性心理问题.我们应积极采取各种有效措施预防或克服大学生各种网络性心理问题. 相似文献
72.
73.
红薯渣不溶性膳食纤维超高压改性 总被引:4,自引:3,他引:1
为增强红薯渣膳食纤维的生理功能,研究超高压对其理化性质的影响。该文以红薯渣为原料,采用均匀试验方法对不溶性膳食纤维产品理化性质进行超高压改性,并通过扫描电镜、毛细管电泳法、红外光谱、X射线衍射、比表面积测试法BET和粒度等手段研究改性对膳食纤维结构及理化性质的影响。结果表明:超高压改性不溶性膳食纤维的工艺条件如压力、时间、温度对其调节血糖、血脂、清除外源有害物质能力有显著影响。得出超高压对调节血糖、血脂能力改性条件:600MPa,15min,60℃;清除外源有害物质改性条件:100MPa,10min,42℃。通过对改性膳食纤维结构、理化性质测定发现,改性红薯渣不溶性膳食纤维的微观结构为疏松、光滑、蜂巢形的多孔网状结构;其单糖组分没有太大影响,单糖含量产生了一定程度的变化;改性使结晶度减小,比表面积增大;特征吸收峰增强、红移和蓝移,同时也产生了一些新的吸收峰。研究结果可为红薯渣膳食纤维的功能改性及综合利用提供相关依据。 相似文献
74.
75.
76.
不少孩子在刚开始独立生活时表现为“左撇子”,比如拿筷子、写字、梳头等都爱用左手。但进入少年、青年时代这种现象却很少见。其中一部分孩子是自然转换,但绝大多数是被家长强迫纠正过来的。那么,家长到底要不要强迫孩子纠正左撇子习惯呢? 相似文献
77.
1.收割机。在干草生产中可以根据田间条件、收割饲草料的种类和经济条件来选择适宜的牧草收割机。往复式收割机过去一直是饲草收获中的主要机械,近年来,旋刀式收割机由于其优越性能(速度快、适应性强)逐渐取代了镶秆式收割机。 相似文献
78.
为研究紫花苜蓿与多年生禾本科牧草轮作对土壤养分的影响,以5龄紫花苜蓿(A)为前茬,设紫花苜蓿-草地早熟禾(AK)、紫花苜蓿-无芒雀麦(AS)、紫花苜蓿-苇状羊茅(AT)3种轮作模式,以连作紫花苜蓿(AA)为对照,研究了不同处理在生长季土壤有机质、全氮、碱解氮、全磷、有效磷含量的动态变化.结果 表明:0~20 cm土层,在第1茬牧草刈割后,牧草生长季中和生长季末3个时间点.AS轮作较AA连作有机质含量分别降低9.99%、9.28%、7.81%,AT轮作较AA连作全氮含量分别降低13.30%、6.76%、11.41%,AT轮作较AA连作碱解氮含量分别降低11.72%、18.13%、12.30%,AT轮作较AA连作全磷含量分别降低4.95%、5.23%、6.42%,AK轮作较AA连作有效磷含量分别提高13.25%、13.16%、10.83%.在20~40 cm土层3个生长季时间点;AT轮作较AA有机质含量分别降低15.57%、12.38%、13.56%,AT轮作较AA连作全氮含量分别降低7.44%、3.76%、5.67%,AT轮作较AA连作分别碱解氮含量分别降低16.49%、17.87%、18.45%,AK轮作较AA连作有效磷含量分别增加19.87%、16.72%、12.55%.紫花苜蓿后茬种植禾本科牧草,会降低土壤有机质、全氮、碱解氮含量,并提高土壤速效磷含量,对全磷含量无显著影响. 相似文献
79.
吴芳 《郑州牧业工程高等专科学校学报》2001,21(2):129-132
自 198 3年燕国材教授在《光明日报》发表《应重视非智力因素的培养》一文后 ,“非智力因素”的概念在我国教育界正式提出并公开使用。笔者拟就如下四个问题作些议论。1 非智力因素概念的由来其实 ,非智力因素的思想很早就产生了。我国古代思想家、教育家论著中提到的“一志五心” ,就是非智力因素概念的雏形。一志 :指立志 ;五心 :指专心、好心、乐心、恒心和虚心。这与我们现在所倡导的非智力因素结构非常相似。 30年代 ,美国心理学家亚历山大不同意斯皮尔曼的“二因素说”和瑟斯顿的“多因素说” ,通过一系列的测试和实验 ,发现在大量的… 相似文献
80.
基于卫星光谱尺度反射率的冬小麦生物量估算 总被引:1,自引:1,他引:0
为探索基于光学卫星遥感数据的冬小麦地上生物量估算方法,本研究通过3年田间试验,获取冬小麦4个关键生育期(拔节期、抽穗期、开花期和灌浆期)和3种施氮水平下的地上生物量以及对应的近地冠层高光谱反射率数据。通过将高光谱数据重采样为具有红边波段的RapidEye、Sentinel-2和WorldView-2卫星波段反射率数据,构建任意两波段归一化植被指数。同时,将卫星波段反射率数据与6种机器学习和深度学习算法相结合,构建冬小麦生物量估算模型。研究结果表明:任意两波段构建的最佳植被指数在冬小麦开花期对生物量的敏感性最强(决定系数R2为0.50~0.56)。在不同施氮水平条件下,高施氮水平增强了植被指数对生物量的敏感性。Sentinel-2波段数据所构建的植被指数优于其他两颗卫星波段数据。对6种机器学习和深度学习算法,总的来说,基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)算法所构建的模型要优于其他算法。在单一生育期中,在拔节期(R2为0.69~0.78,归一化均方根误差为26%~31%)和开花期(R2为0.69~0.70,归一化均方根误差为24%~25%)的估算精度最高。Sentinel-2波段数据与DNN算法结合的估算精度最高,在全生育期中预测精度R2为0.70。施氮水平的提高同样增强了DNN模型的估算精度,3颗卫星波段数据在300 kg/hm2施氮条件下的预测精度R2都在0.71以上,均方根误差小于219 g/m2。研究结果揭示了光学卫星遥感数据在不同生育期和施氮条件下估算冬小麦生物量的潜力。 相似文献