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111.
改进AOA模式的大田农机无人驾驶导航参数检测系统设计 总被引:1,自引:1,他引:0
卫星导航、视觉导航和雷达导航的成本昂贵、系统构成复杂和适用作业场景有限,在生产特征呈现区域化、适度小规模和分布零散的国内南方水田难以实现便捷跨区域作业和无法适用多农业场景。针对上述问题,该研究以大田环境下无人驾驶农机的牛耕式往复作业路径模式为背景,提出了改进AOA(信号到达角度,Angle-of-Arrival)模式的农业机械无人驾驶导航参数检测系统。该系统采用UWB(超宽带通信,Ultra Wide Band)基站-标签作为检测传感器,设计了TBZ(田边双基站-车身纵向双标签)和TBH(田边双基站-车身横向双标签)2种传感器布置方式,实现农业机械无人驾驶过程中导航参数的快速精准检测。静态试验结果表明:对于2种传感器布置方式,在固定的基站间距和标签间距下,随着标签间距或基站间距的增大导航参数检测精度均有所提高,横向偏差检测误差≤8 cm,航向偏差趋近于0,但不大于1°,并通过正交组合试验方差分析明确了2种传感器布置方式的关键参数对横向偏差和航向偏差检测精度影响的显著性,确定了主次因素和较优参数组合。动态试验结果表明:随着车速增大,横向偏差和航向偏差的检测精度有所降低,横向偏差误差均不超过10 cm,航向偏差的检测误差均小于3°,变异系数均小于10%,说明动态环境下自主导航参数检测系统仍具有较高的检测精度,可满足农机大田自主导航作业需求。研究结果可为研制低成本、高精度和便捷的无人驾驶系统提供参考。 相似文献
112.
采用光沉积法、水热合成法制备出TiO2/Pt/生物炭复合光催化剂,以玉米秸秆悬浮液作为牺牲剂,考察了不同质量分数玉米秸秆对光催化分解水制氢性能的影响。通过X射线衍射(X-ray Diffraction,XRD)、扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscopy,SEM)、透射电子显微镜(Transmission Electron Microscopy,TEM)、X射线光电子能谱(X-ray Photoelectron Spectroscopy,XPS)和紫外可见漫反射光谱(UV-Visible diffuse reflectance spectra,UV-Vis DRS)等表征手段进一步论证了复合催化剂结构特征。结果表明,随着玉米秸秆质量分数的增大,光催化体系的制氢量展现出先增大后降低的变化趋势。当玉米秸秆质量分数为30%时,TiO2/Pt/生物炭复合材料制氢性能最佳,制氢速率达到225 μmol/(g·h),是单纯TiO2/Pt的11.2倍。其原因在于玉米秸秆分子组成中含有大量的醛基自由基,在光催化过程中被激发,与空穴发生氧化反应,提高了光催化制氢效率。此外,TiO2/Pt/生物炭光催化制经过5次重复利用后,制氢量仍为900 μmol/g,具有较高的光稳定性。 相似文献
113.
苦荞查尔酮合成酶(FtCHS)是黄酮类化合物合成过程中的限速酶之一,在苦荞黄酮类次生代谢物合成中起到重要作用。以苦荞种子灌浆期cDNA为模板,采用RT-PCR方法克隆获得FtCHS基因,通过生物信息学分析确定FtCHS的截短抗原基因序列(TrCHS)。再通过原核表达、亲和层析等方法制备并纯化TrCHS抗原,以纯化的抗原免疫大白兔获得TrCHS的多克隆抗体,利用半定量RT-PCR、Western blotting方法分析苦荞不同器官FtCHS的表达情况。结果表明,成功克隆FtCHS基因开放阅读框(ORF)大小为1 182 bp,共编码393个氨基酸,通过原核表达获得TrCHS抗原的分子质量约34.71 ku,所制备的多克隆抗体具有较高的特异性,FtCHS基因在苦荞叶子、种子的表达量明显最高。 相似文献
114.
115.
116.
针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con(连果枝)、danger(危险区)和br_pro(优先采收区域)的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。 相似文献
117.
果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。 相似文献
118.
[目的] 明确不同山丘区输变电线路工程水土流失特征,为山丘区水土保持设计、监测和防治提供理论参考。[方法] 以全国不同山丘区(东北黑土低山丘陵和漫岗丘陵区、西北黄土丘陵区、南方红壤丘陵区、青藏高原区、新疆山地区)输电线路工程为研究对象,通过文献查阅、野外调查并结合工程实例,对山丘区输变电线路工程水土流失来源、影响因素及措施体系配置进行归纳和总结。[结果] 输变电线路工程主要水土流失来源分区可分为站区、道路区、临时堆置区、塔基区、牵张场区和弃土弃渣堆置区;输变电线性工程水土流失具有不均衡性,其中站区占水土流失量的比例最高,达总水土流失量的48%~62%,其次为塔基区,其主要来源时段为施工期。[结论] 不同山丘区水土流失影响因素和防治重点差异显著,水土保持设计时须考虑土壤侵蚀形式的差异,并因地制宜地配置水土保持措施。 相似文献
119.
为提高耕后分层施肥开沟覆土过程离散元仿真模拟的准确性,采用EDEM离散元软件对分层施肥作业土壤的堆积和滑落过程进行仿真模拟,来标定土壤接触参数。通过通用旋转中心组合试验,采用 Design-Expert 软件对试验数据进行回归分析,以实测土壤休止角、土壤与65 Mn钢滑动摩擦角为优化目标,获得最优的离散元接触参数组合为:土壤间恢复系数0.48、土壤间滚动摩擦系数0.56、土壤间静摩擦系数0.24、土壤与65 Mn钢间恢复系数0.5、土壤与65 Mn钢间滚动摩擦系数0.1、土壤与65 Mn钢间静摩擦系数0.31。为验证标定优化的离散元模型参数的准确性,对土壤堆积试验和滑落试验进行仿真试验与实际试验对比,两者相对误差分别为1.7%和2.5%;并在最优标定参数组合条件下,采用离散法仿真模拟分层施肥装置的开沟覆土过程,获得分层施肥装置5、6和7 km/h作业速度下,仿真试验和田间试验的工作阻力相对误差分别为10.2%、7.95%、7.04%,误差在可接受范围内。仿真试验和田间试验开沟覆土效果基本一致,验证了土壤参数标定的准确可靠,可为后期分层施肥装置减阻研究提供理论基础和技术支持。 相似文献
120.
环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。 相似文献