首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   2826篇
  免费   502篇
  国内免费   1457篇
林业   314篇
农学   243篇
基础科学   265篇
  2132篇
综合类   1076篇
农作物   101篇
水产渔业   239篇
畜牧兽医   223篇
园艺   71篇
植物保护   121篇
  2024年   3篇
  2023年   79篇
  2022年   99篇
  2021年   130篇
  2020年   152篇
  2019年   182篇
  2018年   180篇
  2017年   229篇
  2016年   286篇
  2015年   234篇
  2014年   188篇
  2013年   294篇
  2012年   349篇
  2011年   283篇
  2010年   253篇
  2009年   229篇
  2008年   149篇
  2007年   159篇
  2006年   144篇
  2005年   138篇
  2004年   112篇
  2003年   89篇
  2002年   102篇
  2001年   76篇
  2000年   72篇
  1999年   90篇
  1998年   61篇
  1997年   40篇
  1996年   58篇
  1995年   60篇
  1994年   42篇
  1993年   48篇
  1992年   42篇
  1991年   31篇
  1990年   34篇
  1989年   23篇
  1988年   27篇
  1987年   12篇
  1986年   1篇
  1984年   2篇
  1983年   1篇
  1980年   1篇
  1962年   1篇
排序方式: 共有4785条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
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   
2.
为探究新冠疫情对消费者畜禽产品购买偏好的影响,本研究运用选择实验的方法,基于网络问卷形式获得湖北武汉、河南郑州、湖南长沙、浙江杭州4个城市934位消费者行为数据,采用混合logit模型进行数据分析。结果表明:从区域上看,不同区域消费者对线上渠道偏好存在差异,相对于轻度疫情区域,重度疫情区域的消费者对线上渠道偏好显著,对时间成本负向偏好明显,且对各属性的支付意愿均较高;从产品上看,消费者对不同产品的支付意愿存在差异,对具有品牌属性的产品支付意愿最高,可追溯信息属性次之,且同一区域内猪肉的支付意愿高于鸡肉。因此,畜禽产品零售企业应促进线上线下协同发力,提高效率吸引消费者;加强与完善可追溯畜禽产品的品牌建设;合理细分产品和区域,逐步拓展可追溯产品市场。  相似文献   
3.
  1. Mediterranean fin whales aggregating in the Pelagos Sanctuary in summer to feed are exposed to vessel collision risk, particularly from high-speed ferries.
  2. This study developed models to predict summer fin whale distribution using a generalized additive model (GAM) and MaxEnt, with the aim of providing a tool to identify potential high whale–ferry collision risk areas along ferry routes within the Pelagos Sanctuary during summertime.
  3. Models were trained using sightings data collected in the summer months of 2009–2018 on board ferries crossing the central area of the Pelagos Sanctuary. Environmental predictors were bathymetry and mean sea surface chlorophyll concentration of the annual spring bloom period.
  4. The predictive ability of GAM and MaxEnt was assessed using existing knowledge of summer fin whale distribution in the region. GAM (deviance explained = 20.2%) predictions matched documented distributions more closely than that of MaxEnt, with highest predicted fin whale occurrence in deep offshore waters (>2000 m) encompassing the central north-western and western regions, and in the south-eastern region, consistent with known fin whale habitats within the Pelagos Sanctuary. Inter-annual variability was evident, influencing collision risk areas.
  5. Collision risk was estimated as a function of the overlap between the predicted probability of fin whale occurrence and ferry density estimated from Automated Identification System data. Ferry routes that cross the northern and eastern regions of the Pelagos Sanctuary presented relatively higher collision risk.
  6. Areas with changes in risk intensity between the years were temporally and spatially dynamic: some appeared intermittently throughout the study period while others persisted over consecutive years or recurred in different years.
  7. Due to the vastness of the Pelagos Sanctuary, vessel speed reduction maybe a more practical measure to manage collision risk than re-routing shipping lanes. A combination of Seasonal Management Areas and Dynamic Management Areas approaches could be adopted for high-risk areas.
  相似文献   
4.
基于RAdam卷积神经网络的水稻生育期图像识别   总被引:5,自引:5,他引:0  
为了解决现阶段水稻发育期信息的获取主要依靠人工观测的效率低、主观性强等问题,该研究提出一种基于Rectified Adam(RAdam)优化器的ResNet50卷积神经网络图像识别方法,开展水稻关键生育期的自动识别。连续2a对12块试验田的水稻物候特征进行持续自动拍摄,对采集的水稻图像进行预处理,得到水稻各发育期分类图像数据集;采用ExG因子和大津法(Otsu)算法相结合的方法对水稻图像分割,减小稻田背景干扰;对比分析了VGG16、VGG19、ResNet50和Inception v3四种模型下水稻生育期图像分级识别的性能,选取性能较优网络模型并进行了网络参数调优;对比试验了不同优化器下模型准确率和损失值的变化,选取了RAdam优化器。结果表明,采取基于RAdam优化器卷积神经网络构建的模型,在真实场景下分类识别准确率达到97.33%,网络稳定性高、收敛速度快,为水稻生育期自动化观测提供了有效方法。  相似文献   
5.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别   总被引:4,自引:3,他引:1  
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。  相似文献   
6.
王久儒  王铁萍 《中国饲料》2021,1(8):145-148
在多种原料配比过程中,营养指标因素复杂的实际情况及控制成本保证收益的现实需求,文章结合智能算法背景,进行猪饲料配方优化设计,建立猪饲料配方模型,采用智能算法求解饲料配方的过程,对于生猪饲料配方进行建模,同时优化出饲料配方。结果表明,智能算法的猪饲料配方优化能够解决多种原料配比以及多个营养指标复杂因素,实现快速计算和生产处理,对企业生产者、销售经营者、实际消费者具有十分重大的价值与现实意义。 [关键词]智能算法|猪饲料|配方优化|数学模型  相似文献   
7.
Ali SOUEI 《干旱区科学》2021,13(11):1122-1141
The water resources of the Nadhour-Sisseb-El Alem Basin in Tunisia exhibit semi-arid and arid climatic conditions. This induces an excessive pumping of groundwater, which creates drops in water level ranging about 1-2 m/a. Indeed, these unfavorable conditions require interventions to rationalize integrated management in decision making. The aim of this study is to determine a water recharge index (WRI), delineate the potential groundwater recharge area and estimate the potential groundwater recharge rate based on the integration of statistical models resulted from remote sensing imagery, GIS digital data (e.g., lithology, soil, runoff), measured artificial recharge data, fuzzy set theory and multi-criteria decision making (MCDM) using the analytical hierarchy process (AHP). Eight factors affecting potential groundwater recharge were determined, namely lithology, soil, slope, topography, land cover/use, runoff, drainage and lineaments. The WRI is between 1.2 and 3.1, which is classified into five classes as poor, weak, moderate, good and very good sites of potential groundwater recharge area. The very good and good classes occupied respectively 27% and 44% of the study area. The potential groundwater recharge rate was 43% of total precipitation. According to the results of the study, river beds are favorable sites for groundwater recharge.  相似文献   
8.
Myrtle rust (caused by Austropuccinia psidii) affects more than 500 known host species in the Myrtaceae family. Three different modelling approaches (CLIMEX, MaxEnt and Multi-Model Framework) were used to project the habitat suitability for myrtle rust at both global and local scales. Current data on the global occurrence of myrtle rust were collected from online literature and expert solicitation. Long-term averages of climate data (1960–1990) were sourced from WorldClim and CliMond websites. Recent reports of myrtle rust in New Zealand were used for validation of model outputs but not in model training and testing. The model outputs were combined into a consensus model to identify localities projected to be suitable for myrtle rust according to two or three models (hotspots). In addition to the locations where the pathogen is currently present, all models successfully projected independent occurrence data in New Zealand suitable for establishment of the pathogen. Climate suitability for the pathogen was primarily related to temperature followed by rainfall in MaxEnt and the CLIMEX model. The results confirmed the optimum temperature range of this pathogen in the literature (15–25 °C). Additional analysis of the precipitation variables indicated that excessive rain (more than 2000 mm in warmest quarter of the year) combined with high temperatures (>30 °C) constrain pathogen establishment. The results of the current study can be useful for countries such as New Zealand, China, South Africa and Singapore where the pathogen has not fully spread or established.  相似文献   
9.
机收麻山药离散元模型构建及其仿真参数标定   总被引:3,自引:2,他引:1  
由于麻山药收获过程缺乏有效数值模拟,在很大程度上阻碍了麻山药收获机的设计与优化。该文测定了麻山药的密度、长度、径向尺寸、抗压、抗弯及抗剪强度,基于离散元法建立了麻山药双峰分布模型,并对黏结参数进行校核;以土壤堆积角为响应值,对沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数和表面能4个参数进行标定,建立了土壤堆积角与4个参数之间的回归模型并进行验证,标定了麻山药与钢板、沙壤土间的碰撞恢复系数、静摩擦因数和滚动摩擦因数。试验结果表明,麻山药双峰分布模型能够表征麻山药的力学特性,参数校核得到法向刚度、切向刚度、临界法向应力、临界切向应力及黏结半径分别为9.3×105 N/m、3.0×106 N/m、0.58 MPa、0.14 MPa、3.5 mm;沙壤土基质间的碰撞恢复系数、静摩擦因数、滚动摩擦因数及表面能分别为0.42、0.20、0.30、0.40 J/m3,离散元仿真试验后得到的土壤堆积角与试验结果平均误差为1.48%;麻山药与钢板之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.34、0.26、0.049,与沙壤土之间的碰撞恢复系数、静摩擦因数及滚动摩擦因数分别为0.21、0.38、0.075。研究结果可为麻山药机械化收获及产后加工等仿真试验提供一定的理论参考。  相似文献   
10.
基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测   总被引:6,自引:2,他引:4  
利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号