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1.
定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。  相似文献   
2.
便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验   总被引:3,自引:2,他引:1  
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。  相似文献   
3.
针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法(多卷积神经网络融合DXNet模型)。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。  相似文献   
4.
To identify the major factors that contribute to the difference in lodging among different rice varieties under machine transplanting and their responses to nitrogen(N), field experiments were conducted at Danyang County(a representative eco-site of the Lower Yangtze River) in Jiangsu Province, China in 2017 and 2018, 22 hybrid indica varieties(HIs), 22 inbred japonica varieties(IJs) and two indica japonica hybrid varieties(IJHs) were transplanted by machine with three N rates(N0, N150 and N300, 0, 150 and 300 kg ha–1, respectively). Lodging-related physical parameters, morphological characteristics and apparent transport rates of dry matter were examined. Significant difference in yield was observed among different types of rice, and followed by IJsHIsIJHs. The average lodging index(LI) of hybrid varieties(HIs and IJHs) was higher than that of the inbred varieties(IJs) with higher plant height; moreover, lower apparent export rate of dry matter resulted lower LI in IJHs than in HIs. The HIs had a large difference in the LI, which came from the difference in bending stress(BS) induced by the difference in the apparent export rate of dry matter, varieties with lower leaf angle of upper three leaves possess strong lodging resistance capacity; however, the gap among the IJs was due to the difference in the cross section modulus(Z). The LI in the IJs or IJHs increased slightly with the increased N application, and there was no lodging incidence under the high N level, which was due to the low leaf angle and barely changed under high N; there was a significant interaction between varieties(HIs) and N rates in lodging rate and LI, varieties with lower leaf angle of upper three leaves were resistant to high N. These results suggest that compact plant type rice has higher lodging and N resistance at machine-transplanting method.  相似文献   
5.
基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。  相似文献   
6.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。  相似文献   
7.
基于自监督学习的温室移动机器人位姿跟踪   总被引:1,自引:1,他引:0  
为实现温室环境下机器人行进过程中的位置及姿态跟踪,该研究提出一种基于时序一致性约束的自监督位姿变换估计模型。模型用软遮罩,处理视频帧间静止造成的位姿预测值收缩现象,进一步用归一化遮罩,解决非刚体场景和目标遮挡问题。设计了一种星型扩张卷积,并基于该卷积,为模型构建自编码器。在采集自种植作物为番茄的日光温室视频数据上开展训练和测试试验。结果表明,与不采用遮罩处理的模型相比,采用软遮罩的模型,位置和姿态估计相对误差分别减少5.06个百分点和11.05个百分点,采用归一化遮罩的模型,这2项误差则分别减少4.15个百分点和3.86个百分点,2种遮罩均可显著提高模型精度;星型扩张卷积对降低模型误差是有效的,在网络参数不变的前提下,该卷积使姿态估计相对误差减少7.54个百分点;时序一致性约束使姿态估计均方根误差下降36.48%,每百帧累积姿态角误差降低54.75%,该约束可用于提高模型精度及稳定性;该研究的位置及姿态估计相对误差分别为8.29%和5.71%,与Monodepth2相比,减少了8.61%和6.83%。该研究可为温室移动机器人导航系统设计提供参考。  相似文献   
8.
玉米是世界三大主要粮食作物之一,收获是玉米生产的重要环节。设计一款适合偏远山区、丘陵地区等路况复杂、地块小且不规则地使用的青贮机有很好的应用价值。本文通过对设计内容的研究与分析,得出设计流程,为物理样机提供理论依据。  相似文献   
9.
最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。  相似文献   
10.
为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度(P0:38 480株/hm2、P1:51 307株/hm2、P2:76 961株/hm2、P3:102 615株/hm2),分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下(P3)时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下(P3)达到最大,发病率分别为41.67%(贵阳)、43.33%(遵义),病情指数分别为31.05%(贵阳)、29.86%(遵义)。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%(遵义);P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%(贵阳)。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm2。  相似文献   
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