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1.
机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点,已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时,需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制,禽蛋图像数据的采集成本较高,针对该问题,提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络(Prototypical network)。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间,并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别,从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果,其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题,为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。 相似文献
2.
针对我国食用菌产业发展对农业循环经济的影响问题,提出了食用菌产业转变生产方式、实施专业化分工协作,以节约经济运行成本;在分析成本效益的基础上,建立了食用菌产业发展的影响因素评价体系,对农业循环经济发展过程中的多种复杂影响因素进行科学评价,重点评价了经济发展的可持续性、经济性和环保性三个影响因素。该评价体系对我国食用菌产业发展对农业循环经济的影响因素做出科学的评价,能够辅助相关政府部门进行经济决策。 相似文献
3.
4.
Robson B de LIMA 《干旱区科学》2020,12(6):1046-1055
The volumetric variability of dry tropical forests in Brazil and the scarcity of studies on the subject show the need for the development of techniques that make it possible to obtain adequate and accurate wood volume estimates. In this study, we analyzed a database of thinning trees from a forest management plan in the Contendas de Sincorá National Forest, southwestern Bahia State, Brazil. The data set included a total of 300 trees with a trunk diameter ranging from 5 to 52 cm. Adjustments, validation and statistical selection of four volumetric models were performed. Due to the difference in height values for the same diameter and the low correlation between both variables, we do not suggest models which only use the diameter at breast height (DBH) variable as a predictor because they accommodate the largest estimation errors. In comparing the best single entry model (Hohenald-Krenn) with the Spurr model (best fit model), it is noted that the exclusion of height as a predictor causes the values of 136.44 and 0.93 for Akaike information criterion (AIC) and adjusted determination coefficient (R2 adj), which are poorer than the second best model (Schumacher-Hall). Regarding the minimum sample size, errors in estimation (root mean square error (RMSE) and bias) of the best model decrease as the sample size increases, especially when a larger number of trees with DBH≥15.0 cm are randomly sampled. Stratified sampling by diameter class produces smaller volume prediction errors than random sampling, especially when considering all trees. In summary, the Spurr and Schumacher-Hall models perform better. These models suggest that the total variance explained in the estimates is not less than 95%, producing reliable forecasts of the total volume with shell. Our estimates indicate that the bias around the average is not greater than 7%. Our results support the decision to use regression methods to build models and estimate their parameters, seeking stratification strategies in diameter classes for the sample trees. Volume estimates with valid confidence intervals can be obtained using the Spurr model for the studied dry forest. Stratified sampling of the data set for model adjustment and selection is necessary, since we find significant results with mean error square root values and bias of up to 70% of the total database. 相似文献
5.
为了分析在聚块大小不同时天敌对假眼小绿叶蝉Empoasca vitis Gothe空间上跟随关系的密切程度、聚集原因和聚集范围,为评价假眼小绿叶蝉的天敌优势种提供科学依据,用聚块样方方差分析法、灰色关联度法、空间聚集强度指数、种群聚集均数法和ρ指数法对安徽省合肥市‘乌牛早’和‘白毫早’茶园不同大小聚块条件下的假眼小绿叶蝉及其7种蜘蛛类的天敌空间关系进行分析。假眼小绿叶蝉与其7种蜘蛛类天敌均方差峰值时的聚块样方数的关联度分析结果表明:‘乌牛早’茶园中与假眼小绿叶蝉空间上跟随关系密切的前四种天敌依次是茶色新圆蛛Neoscona theisi(0.753 5)、八斑球腹蛛Theridion octomaculatum(0.720 1)、锥腹肖蛸Tetragnatha maxillosa(0.681 3)和草间小黑蛛Erigonidium graminicolum(0.644 2)。‘白毫早’茶园中与假眼小绿叶蝉空间上跟随关系密切的前四种天敌依次是粽管巢蛛Clubiona japonicola(0.823 5)、鳞纹肖蛸Tetragnatha squamata(0.800 9)、锥腹肖蛸(0.794 2)和茶色新圆蛛(0.794 2)。两种茶园前四种天敌中相同的天敌是茶色新圆蛛和锥腹肖蛸。假眼小绿叶蝉在聚块内基本样方数k为1、2、4、8时,随着聚块内基本样方数的增多,聚集分布格局时的扩散系数C不断增大,均匀和随机格局时扩散系数不断减小。聚块内基本样方数k为2、4、8时与k为1时的假眼小绿叶蝉的空间分布聚集程度差异均不显著。假眼小绿叶蝉的种群聚集均数λ多数情况均大于2,其聚集是该虫本身原因引起的,假眼小绿叶蝉在种群聚集均数λ为正值时,随着聚块内基本样方数的增加,则种群聚集均数λ不断增大。用假眼小绿叶蝉不同大小聚块的ρ指数判断个体群聚集时的最小范围是聚块中有1个基本样方,即本文的4 m~2。该研究为该虫抽样时确定样方大小提供了科学依据。 相似文献
6.
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9.
对造纸行业切纸用的各种小型圆刀结构及研磨设备进行系统研究,研制出专用磨床,并对其传动原理、基本结构、安装调试、配套夹具设计等进行了介绍。 相似文献