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1.
本试验利用新型绿色环保溶剂离子液体(1-丁基-3-甲基咪唑溴盐,[BMIM]Br)为提取溶剂,采用超声波辅助提取普洱茶中茶多酚.在以[BMIM]Br浓度、提取时间、提取率及料液比为单因素的试验基础上,进行响应面法优化普洱茶茶多酚的提取工艺.确定最佳提取工艺为:[BMIM]Br浓度0.3 mol/L,料液比1:30,提取时间20 min,超声波功率590 W.在此条件下,普洱茶茶多酚的提取率为8.40%.离子液体与超声波协同作用有效提升了普洱茶茶多酚的提取率,为茶叶中茶多酚的提取工艺提供了新的参考. 相似文献
2.
采用文献资料法对食用菌多糖抗运动疲劳的研究进展情况进行了研究。结果表明:食用菌多糖提取方法不同而食用菌多糖的提取率也不相同,超声波法+复合酶法及微波法提取食用菌多糖提取率较高,2种方法科学合理的结合提取食用菌多糖以及不同产地、品种和不同部位提取率是未来学者们需要研究的领域;目前,只是对极少部分食用菌多糖抗运动疲劳进行了研究,研究对象(动物)、模型、指标、评价单一而没有确定最佳剂量的时间而没确定的量。为此,提出了未来应加强和重视食用菌多糖抗疲劳运动多食用菌、多对象(尤其是人)、多模型、多指标、多评价、最佳剂量的研究以及量-效、构-效关系的研究建议。 相似文献
3.
随着我国经济和城市化的快速发展,大众化的休闲时代已经到来,在具备资源条件的乡村发展运动休闲产业是结合我国乡村振兴战略实施的一条重要发展路径.乡村运动休闲产业将作为我国未来大众健身休闲系统中的一环,提供独具特色和多样化的运动休闲体验服务,乡村运动休闲将成为民众运动休闲选择中的重要部分,发展乡村运动休闲产业具有推动全民健身和乡村振兴的双重意义.分析乡村具有发展运动休闲产业的资源条件以及开发运动休闲项目的可能性,探究在休闲学理论指导下发展乡村运动休闲产业的建设思路,使其在建设高品质运动休闲小镇的实践工作中发挥指导性作用. 相似文献
4.
2020年我国高校毕业生人数达到874万,创造了历史毕业人数的新高,并且毕业生就业受到新冠疫情叠加的冲击,就业问题更加严峻.传统高校毕业生的就业主要依靠学校的招生就业办公室、各学院党政负责人、辅导员等专门的人员负责,常态化疫情的新形势使得高校就业工作难上加难,因而需要在以往就业工作的基础上拓展新的就业途径.专任教师在专业领域具有特殊的资源和优势,如何激励专任教师在高校毕业生就业工作中发挥积极的作用,从而促进就业率稳中有升,是解决就业压力的重要突破口.该文以动物医学专业作为切入点展开分析和探讨,以期为高校各个专业开展专任教师与常规就业工作力量合作提供思路和方法. 相似文献
5.
《中国农业文摘-农业工程》2021,(1):F0002-F0002
1.稿件内容:原创论文与推荐文献均可,来稿选题应在本刊栏目涵盖范围,推荐文献请注明原文的详细出处。原创论文要求论点明确,论据充分,论述深入。2.稿件形式:本刊采用科技论文规范格式,要求条理清晰,层次分明。稿件涉及计量单位,须采用国际计量单位及国际符号。 相似文献
6.
7.
本试验以早花忍冬组培苗的茎段为试验材料,采用Box-Behnken响应面设计法优化早花忍冬茎段继代培养的条件,为早花忍冬组培离体快繁体系建立提供了参考依据.通过单因素试验法确定激素的添加范围,通过响应面优化得到最佳的增殖培养基.结果表明:激素种类对早花忍冬组培苗茎段继代培养的影响顺序依次为:6-BA>IAA>IBA,并且在6-BA浓度为1.9 mg/L、IBA浓度为0.76 mg/L、IAA浓度为0.27 mg/L时,茎段继代培养的增殖系数为7.66,与方程预测值相接近. 相似文献
8.
为了提高液态化肥的利用率,提出了一种基于滑模技术的液态肥流量高精度控制方法。首先,分析了电动调节阀控制液态肥流量的工作过程,并建立了液态肥流量控制模型;然后,针对电动调节阀中的阀门开度、电机转速和电机角加速度设计了积分滑模面,并提出了滑模控制律;最后,对液态肥流量控制系统进行了稳定性分析。试验结果表明:设计的滑模控制方法具有快速性和准确性,响应时间小于0.6s,阀门开度最大误差仅为0.01cm,液态肥流量最大误差仅为1mL,液态肥流速最大跟踪误差仅为0.1mL/s,在对番茄液态肥实测中最大流量误差也仅为0.03mL,控制精度较高,可实现精准施肥。 相似文献
9.
针对现有采摘机器人的识别-采摘精度与效率偏低等问题,开展了采摘机器人深度视觉伺服手-眼协调规划研究。开发了在手RealSense深度伺服的小型升降式采摘机器人,进行了采放果的工作空间与姿态分析,针对“眼在手上”模式建立了手-眼协调的坐标变换模型。对采摘机器人提出了基于在手RealSense深度伺服的由远及近手眼协调策略,并根据RealSense与机械臂参数完成了基于深度视觉的远近景协调关键点间分段动作规划。手眼协调采摘试验表明,末端在X、Y、Z方向的平均定位精度为3.51、2.79、3.35mm,平均耗时为19.24s,其中机械臂从初始位开始采果的平均耗时为12.04s,中间识别与运算的平均耗时为3.82s,放果动作平均耗时为7.2s,机械臂动作耗时占整个环节的80.2%。该机器人结构和在手RealSense深度伺服的手眼协调策略可满足采摘作业需求。 相似文献
10.