全文获取类型
收费全文 | 3591篇 |
免费 | 154篇 |
国内免费 | 508篇 |
专业分类
林业 | 217篇 |
农学 | 114篇 |
基础科学 | 1318篇 |
629篇 | |
综合类 | 1673篇 |
农作物 | 53篇 |
水产渔业 | 46篇 |
畜牧兽医 | 104篇 |
园艺 | 18篇 |
植物保护 | 81篇 |
出版年
2024年 | 88篇 |
2023年 | 205篇 |
2022年 | 248篇 |
2021年 | 273篇 |
2020年 | 255篇 |
2019年 | 201篇 |
2018年 | 97篇 |
2017年 | 145篇 |
2016年 | 160篇 |
2015年 | 163篇 |
2014年 | 163篇 |
2013年 | 204篇 |
2012年 | 191篇 |
2011年 | 203篇 |
2010年 | 227篇 |
2009年 | 260篇 |
2008年 | 214篇 |
2007年 | 207篇 |
2006年 | 179篇 |
2005年 | 132篇 |
2004年 | 107篇 |
2003年 | 59篇 |
2002年 | 62篇 |
2001年 | 52篇 |
2000年 | 29篇 |
1999年 | 37篇 |
1998年 | 29篇 |
1997年 | 15篇 |
1996年 | 20篇 |
1995年 | 13篇 |
1994年 | 9篇 |
1993年 | 6篇 |
排序方式: 共有4253条查询结果,搜索用时 15 毫秒
31.
32.
33.
试验旨在探索法氏囊活性肽BP7调节鸡未成熟B细胞的分子基础。利用BP7刺激禽前B淋巴细胞DT40细胞,采用荧光定量PCR(qPCR)检测IgM的mRNA水平,并采用基因芯片分析基因表达谱及其生物学功能。结果显示,BP7刺激的DT40细胞产生IgM的mRNA水平明显升高。基因芯片分析发现,BP7处理的DT40细胞中共有1345个差异表达基因。通路分析发现,BP7诱导DT40细胞的差异表达基因涉及17条通路,包括受体互作、信号通路、代谢和蛋白质分解相关通路等。通路网络分析发现,细胞因子-细胞因子受体互作是BP7刺激后DT40细胞相关途径中的关键通路。基因本体论(GO)功能分析发现,BP7刺激DT40细胞中涉及的免疫相关功能主要包括免疫应答、免疫应答信号、Th1型免疫应答、细胞因子的产生和调节及其受体活性等方面。该研究阐述了法氏囊活性肽BP7调节禽未成熟B细胞的分子基础,为进一步研究法氏囊活性肽调控B细胞分化的分子机制提供了新的数据。 相似文献
34.
以BP神经网络为基础,研究建立了挑流泄洪雾化神经网络模型,并用网络模型模拟了漫湾水电站的泄洪雾化。通过比较表明,人工神经网络在挑流泄洪雾化研究中是可行的,并具有明显的优势。 相似文献
35.
介绍了LM-BP神经网络模型的原理及算法和模型的优点。针对实际水质评价问题,利用随机内插方法在地表水环境质量分级标准阈值间生成训练样本和检验样本,建立了新乡市卫河地面水环境质量综合评价的LM-BP神经网络模型,将模型应用于卫河2011年3月份、9月份的水质评价,并与单因子评价法、模糊综合评价法进行了比较分析。实验结果表明该模型设计合理,泛化能力强,收敛速度快,算法稳定,推导严谨,有较充分的理论依据,应用于水质评价具有其合理性、实用性和有效性,适用于作深入的水环境质量分析。 相似文献
36.
建立了国家技术创新能力评价指标体系,提出了在国家技术创新能力评价中应用基于自组织映射(SOM)神经网络的分类模型,对28个国家技术创新能力进行了分类和评价,通过分析得出了一些有价值的结论,同时验证了模型的有效性。 相似文献
37.
38.
39.
The FCBP(Fuzzy calculating BP) algorithm which is proposed by this paper hasovercome the sensitivity for samples,reduced the number of input layer's samples,lightened the burden of input layer.it is suitable to fuzzy inference and pattern recognition. 相似文献
40.
ZHANG Xin-yan 《保鲜与加工》2004,(5):54-56
While design the fuzzy controller, it is very important to determine the membership function of fuzzy variables.The data can be broadly classified as fuzzy sets by using the classification property of the BP neural network. The author selects a BP neural network with one hide layer and uses S function to the input and hide layer, and linear function to the output layer.Advanced BP algorithm isused to train the BP neural network in the environment of MATLAB . The nearer to the target values is the better the last output is.With the trained BP network , the membership values of the inputs can be got ten. This method has high rate and low error. 相似文献