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针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题,开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人,进行了采放果的工作空间与姿态分析,针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略,并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明,末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm,平均耗时为19.24s,其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s,中间识别与运算的平均耗时为3.82s,放果动作平均耗时为7.2s,机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。 相似文献
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优化施肥方式对黄土高原新增耕地土壤有机质含量和团聚体特性的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的] 研究优化施肥对黄土高原地区新增耕地土壤质量和作物产量的影响,为新增耕地土壤建立合理的优化施肥处理和区域新造土地的健康可持续发展提供理论依据。[方法] 通过盆栽种植试验,评估有机肥处理(OF)、有机肥配施化肥处理(NP)、常规施肥处理(CF)对新增耕地土壤团聚体数量、结构稳定性、有机质含量和玉米产量的改良效应。[结果] CF处理下新整治耕地土壤有机质含量最低为7.08 g/kg,土壤水稳性大团聚含量低,结构稳定性差。与CF处理相比,优化施肥方式下的OF和NP处理显著提高了新增耕地土壤有机质含量和玉米产量(p<0.05),>0.25 mm粒级大团聚体含量和团聚体稳定性显著提升,其中OF处理对新整治耕地土壤团聚体数量和稳定性的改善效果最佳。在0—10 cm土层,OF和NP处理下土壤有机质含量分别为12.67,11.79 g/kg,比CF处理分别提高了46.2%和36.1%。OF处理下水稳性团聚体MWD,GMD,R0.25值分别比CF处理高了62.5%,21.4%和148.3%,分形维数比CF处理降低了1.7%;NP处理下水稳性团聚体MWD,GMD,R0.25值分别比CF处理高了18.8%,3.6%和40.9%,分形维数比CF处理降低了0.4%。在10—20 cm土层,OF和NP处理下土壤有机质含量、团聚体数量和结构稳定性也得到一定的提升。土壤有机质含量与团聚体平均重量直径(MWD)、几何平均直径(GMD)呈显著正相关关系(p<0.001)。[结论] 优化施肥是有利于提升新整治耕地土壤结构稳定性、保肥特性和土地生产力的有效措施。 相似文献
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猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音(生病、打架、饥饿等)数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET(Squeeze and Excitation Network)、ECA_NET(Efficient Channel Attention Networks)和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT(Fast Fourier Transform)点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。 相似文献
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不确定场景下无人农机多机动态路径规划方法 总被引:1,自引:1,他引:1
在现代化农业中,越来越多的龙头企业或农村合作社提供一系列的农业作业专业化服务,引入多台农机进行规模化作业,不仅提高效率,而且可以实现抢种抢收,减少自然灾害的风险。目前,多台农机并行作业仍以预先计划的固定农机和静态的固定路线为主,但在实际耕种、收割等作业中,常会出现农机突发故障、农机临时增加、农机工作效率不一致等不确定场景,这些不确定性给多台农机集群控制带来巨大挑战。因此,研究不确定场景下多机动态路径规划方法具有十分重要的理论意义和实用价值。该研究以总作业时长为综合优化目标,综合各种不确定场景,针对轮式自动驾驶拖拉机,提出了改进的迭代贪婪(Improved Iterated Greedy, IIG)方法进行多机动态路径规划,解决以往传统方法在不确定情况发生后路径规划结果低效甚至失效的问题。试验表明,该方法在不确定场景下可及时、高效的动态调整路径规划方案,能够为不同数量、不同性能的农机迭代找到当前最优路径。与传统的并排作业方法相比,IIG优化的矩形农田作业路径总作业时间平均下降约35%,且随着农机性能差异越大,节省时间越多;与迭代贪婪(Iterated Greedy, IG)方法相比,IIG在一般播种作业中总掉头时间平均减少约17%。该方法在不确定场景下路径优化效果较好,且具有很好的鲁棒性及环境适应性,可为农田无人作业多机路径规划提供参考。 相似文献