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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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首先介绍了大数据Hadoop技术的原理和架构,然后设计了采摘机器人运动模型和定位导航模型,并实现了采摘机器人定位导航算法,最后介绍了采摘机器人远程操作系统总体方案和硬件设计。试验结果表明:远程操控系统通过对采摘机器人的转向和移动控制,可以准确控制采摘机器人沿着果树中间道路移动,以顺利完成采摘作业,符合设计需求,对采摘机器人的远程控制具有一定的参考意义。 相似文献
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为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 相似文献
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在排球比赛过程中,扣球是得分最关键的动作之一,为了得到合适位置出手点、角度和力度等优化数据,可以采用排球机器人训练的方法,通过植入人工智能算法,对扣球过程中的数据进行采集,最后通过运动规划使扣球动作达到最佳姿态。排球机器人运动规划方案可以移植到采摘机器人的智能化训练上,加快对果实信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,对于提高采摘机器人定位和识别能力具有重要的意义。为了验证方案的可行性,对基于排球机器人运动规划系统的采摘机器人定位识别功能进行了测试,结果表明:采摘机器人可以成功定位和识别果实,且响应速度较快、误差较小,可以满足采摘机器人定位识别功能的设计需求。 相似文献
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林业机器人发展现状与未来趋势 总被引:2,自引:1,他引:1
新的林业生产方式和快速发展的新技术促进了林业装备的发展,催生了智能装备和林业机器人。林业机器人在提高林业生产力、改变林业生产模式、解决劳动力不足以及实现林业生产和经营规模化、多样化、精准化等方面具有极大的优越性,发展林业机器人对促进我国林业技术革命和实现林业现代化具有重要作用。文中提出林业机器人的定义和分类,阐明林业机器人的应用领域,综述国内外林业机器人发展现状,分析林业机器人发展中遇到的问题,提出林业机器人发展的未来趋势,以为机器人在林业领域中的应用和研究提供参考。 相似文献
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针对现有蔬菜嫁接机器人单手爪夹持搬运机构作业时需要在上苗、切削和对接工位往复旋转作业,限制了机器嫁接生产效率,存在夹持伤苗、操作人员上苗等待时间过长、易疲劳等问题,设计了一种四手爪柔性夹持搬运机构,能够实现上苗、切削和对接工位同步作业,以及秧苗柔性夹持与快速搬运,有助于提高机器嫁接效率。提出了基于缓冲材料的柔性夹持手爪和夹持力调节方法,分析了不同厚度EVA缓冲材料的压缩力学特性,得到缓冲垫完全闭合夹持条件下对不同秧苗的夹持力。利用ADAMS软件建立夹持搬运机构动力学仿真模型,分析了秧苗不同夹持力与旋转位移的变化规律,得出当夹持力小于0.4N时秧苗脱离了夹持手的束缚,夹持力大于3.5N时秧苗夹持与旋转作业稳定。机构性能试验结果表明:选取白籽南瓜苗和黄瓜苗为测试对象,柔性夹持手爪平均夹苗成功率为98.5%,比弧形夹持手提高4.5个百分点,伤苗率降低3.5个百分点,柔性夹苗效果显著;该机构嫁接平均速度为1052株/h,是同类型单手爪嫁接机作业效率的1.72倍,嫁接成功率为96.67%,大幅提高了嫁接机器人生产效率,能够满足工厂化嫁接育苗生产需求。本文研究结果可为高速嫁接机器人的夹持搬运机构设计和优化提供技术参考。 相似文献
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