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通过对泰兴香荷芋施肥量研究,考查了各处理主要生育期的苗情与长势、成熟期子孙芋产量及商品芋产值效益。结果显示:基施腐熟脱水猪粪15t·hm-2,苗期追施(3.1叶)脱水猪粪15t·hm-2+13-10-18高钾复合肥675kg·hm-2的处理子孙芋产量最高为23 421.90kg·hm-2,商品芋效益为88 506.60元·hm-2;基施有机肥7 500kg·hm-2+苗期追施(3.1叶)有机肥7 500kg·hm-2+13-10-18高钾复合肥450kg·hm-2+膨大肥(8.1叶)13-10-18高钾复合肥900kg·hm-2的处理产量相对较高。 相似文献
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为选育出优良的毛薯种质,本研究以海南大学薯蓣种质资源圃里的80份毛薯为材料,以河南焦作温县的垆土铁棍山药为对照,采用苯酚硫酸法、考马斯亮蓝法以及蒽酮比色法对其干物质、粗多糖、蛋白、可溶性糖和淀粉含量进行测定和比较分析。结果表明:毛薯的干物质含量介于18.62%~38.88%,粗多糖含量介于2.88%~15.82%、蛋白含量介于5.14%~10.71%、可溶性糖含量介于0.1%~13.84%、淀粉含量介于11.94%~64.28%。与对照山药相比,Ds96所测品质均优于对照,可优先选择推广。此外,毛薯各营养品质之间存在着一定的相关性,干物质与糖类存在显著负相关,与蛋白和淀粉表现为正相关。通过对80份毛薯的营养品质进行聚类分析,在欧式距离为3.17时,可将其分为八类,按类群来看,类群Ⅳ各营养价值适中,其他类群在某些营养上比较优秀,可根据需要进行优良资源选择。 相似文献
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为了探讨变化环境对农业水资源供需平衡的影响,运用系统动力学软件Vensim-Dss建立了农业水资源供需平衡的系统动力学模型,综合考虑社会经济发展和气候变化情景,仿真模拟了变化环境下农业供、需水量及缺水量的变化情况.石羊河流域模拟结果表明:未来农业供水量和需水量受气候变化的影响程度不同,但 2033年以后,农业供水量在不同气候变化情景下的变化趋势相同;不同行政区农业水资源系统对气候变化的响应存在明显差异,金昌市A2气候情境缺水率大于B2情景,在2029年、2038年缺水率分别达到32.0%,28.6%, B2情境下,2021年开始出现轻度缺水,中度缺水年仅出现在2023年和2039年,缺水率分别为30.7%,30.5%;武威市A2气候情境下缺水率小于B2情景,仅2038年为中度缺水,缺水率为24.9%,B2气候情景中度缺水年较多,2023年缺水率最大,达到33.2%.研究结果可以对变化环境下区域用水规划和农业发展规划提供指导. 相似文献
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稻田湿地生态系统的N2O还原消耗潜力对缓解大气温室气体效应具有重要意义,而滨海自然湿地围垦改造成稻田后耕层土壤的N2O还原速率及其微生物机制却鲜有报道。选取崇明岛光滩湿地为对照(WK0),比较研究不同围垦年限(19、27、51、86 a)的围垦区稻田耕作层土壤N2O还原速率演替规律及其微生物数量变异特征。结果表明,土壤总有机碳含量(TOC)随围垦年限增长而显著增加,而土壤pH值、SO42-浓度和EC值则均随围垦年限增长而呈逐渐下降趋势。土壤N2O还原速率随围垦年限增长而显著增加,其中围垦86 a稻田土壤达到25.5 μg N2O·g-1·d-1,与光滩湿地相比增加了58.4%。定量PCR结果发现,功能基因nosZ Ⅰ和nosZ Ⅱ拷贝数也随着围垦年限增长而显著增加,其中围垦86 a的稻田土壤功能基因分别为1.72×108 copies·g-1和4.36×108 copies· g-1,比光滩湿地稻田高出一个数量级。相关性分析发现土壤N2O还原速率与功能基因nosZ Ⅰ拷贝数呈显著正相关,而功能基因nosZ Ⅱ拷贝数随围垦年限的增加率远高于功能基因nosZ Ⅰ;N2O还原速率、功能基因nosZ Ⅰ、nosZ Ⅱ拷贝数与3个土壤理化指标(pH、EC、SO42-)均呈负相关。因此,围垦造田促进了滨海湿地土壤N2O还原过程,而功能基因nosZ Ⅰ数量的大幅增加是N2O还原速率增加的重要原因。 相似文献
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针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明:当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。 相似文献
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