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1.
高光谱成像快速检测壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物 总被引:7,自引:6,他引:1
为了对壳聚糖涂膜草莓可溶性固形物含量(soluble solids content, SSC)进行快速检测,该文采用高光谱成像仪(400~1 000 nm)对0,0.5%,1%浓度的壳聚糖(chitosan, CTS)涂膜草莓分别储藏1,2,4 d后进行成像,并测量样本SSC。通过分析SSC发现,0.5%和1%壳聚糖涂膜草莓,其SSC随着储藏天数的增加均高于0浓度壳聚糖涂膜草莓,说明了0.5%和1%壳聚糖涂层抑制了草莓中SSC的降低,能够延长草莓的新鲜口味。随后采用蒙特卡罗-偏最小二乘法(monte carlo-partial least squares, MCPLS)对异常样本进行剔除。对剔除异常样本后的光谱数据进行不同预处理,以确定最优的预处理方法。为提高运行速度和降低数据维数,采用竞争性自适应权重取样法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)和连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)进行特征波段选择。最后,采用偏最小二乘回归(partial least square regression, PLSR)和支持向量回归(support vector regression, SVR)法建立回归模型。最终结果表明:SPA-SVR模型效果最佳,0浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度Rc2为0.865,预测集精度Rv2为0.835;0.5%浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度Rc2为0.808,预测集精度Rv2为0.799;1%浓度的壳聚糖涂膜的草莓,建模集精度Rc2为0.834,预测集精度Rv2为0.875。对储藏第4天的部分样本图像进行主成分分析(principal component analysis, PCA),结果显示除第二主成分图像(PC2)中有部分噪声影响外,PC1和PC3均能完整反映草莓信息,且PC3图像明显呈现出不同浓度壳聚糖涂膜草莓的褐变程度,说明不同浓度的壳聚糖涂膜也会对草莓货架期产生不同影响。综上说明利用高光谱成像技术可以实现壳聚糖涂膜草莓SSC快速检测,有效指导草莓保鲜处理。 相似文献
2.
基于激光雷达的巡检机器人导航系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
智能巡检机器人能够高效、可靠地完成巡检任务,降低工作人员的劳动强度,准确、稳定的导航定位是巡检机器人执行巡检任务的基础。本文研究了基于激光雷达的巡检机器人导航系统,可实现机器人在室内外环境下的地图建立、路径规划和导航定位。导航系统由远程监控平台与巡检机器人组成,远程监控平台发布巡检任务、监控机器人状态、查询与存储检测数据,巡检机器人可实现自主导航定位、遍历检测点、执行数据采集等巡检任务,二者通过无线网络实现远程数据交互。融合激光雷达与编码器信息,使用高鲁棒性Gmapping算法建立二维环境地图。根据地图与检测点信息,采用分支界定算法搜索最优巡检路线,以减少巡检时间和能源消耗。使用自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法估计机器人位置和姿态,结合巡检路线,进行导航定位。根据横向偏差与航向偏差,通过经典的PID算法完成机器人驱动控制。机器人搭载可见光相机与红外相机,可对目标进行可见光通道与红外通道的融合图像检测。对巡检机器人进行了室内导航定位试验,试验结果表明,在1 m/s的速度下,位置与航向偏差的平均绝对误差(MAE)分别小于5 cm和1.1°,标准差(SD)分别小于5 cm和1.5°,能够满足巡检导航定位的要求。 相似文献
3.
4.
5.
福建省林业检查站现状与改进对策 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对福建省99个林业检查站工作现状的调查,作者认为:1)林业检查站在有效地维护木材、野生动植物的正常运输,有效地打击违法运输,有效防止和制止有害生物传播等方面发挥了巨大的作用;2)林业检查站主要面临着工作条件艰苦,人员少任务重,执法环境差等问题;3)存在问题的主要原因是管理体制不顺,各级政府及主管部门对林业检查站的作用认识不足,相关部门协调沟通不够;4)建议今后要有效整合执法力量、理顺管理体制,加大资金投入力度,协调道路运输各相关部门配合工作。 相似文献
6.
7.
草种子不仅是草业与畜牧业的基石,还是生态文明建设以及城镇景观绿化的重要载体。我国虽是草地资源和草种子利用大国,但却是草种业弱国。标准化是推动草种业快速高质量发展的关键,历经30多年的不懈努力,我国的草种业标准化也取得了积极的进展,但是目前的草种业标准体系还处于混沌状态,缺乏系统的梳理。为了进一步加强和完善我国草种业标准体系构建,推动草种业高质量发展,本文尽可能详细地检索和筛选草种业的现行标准,从种质资源、生产加工、质量检验、包装、贮藏和运输,播种5个方面进行梳理。在此基础上分析了现行标准体系的薄弱之处,提出了需要更新以及尚需制定标准的建议,为草种业标准的制定者和应用者提供服务和便利,为草种业标准体系的完善提供参考。 相似文献
8.
研究安徽省近年来保健食品生产许可现场检查情况,为检查员开展许可检查、食品药品监管部门进行日常监管及保健食品生产企业加强质量管理提供参考。以2014—2016年75份安徽省保健食品许可检查结果为研究对象,采用计量学方法对其进行分类统计分析。结果表明:生产过程缺陷项目共有291次,设计与设施缺陷项目共有199次,品质管理缺陷项目共有157次,原料缺陷项目共有148次,人员管理、卫生管理、储存与运输缺陷项目共有120次。保健食品产品总体上技术水平不高,生产企业质量管理水平不高,许可检查总体通过率较低,但呈现逐年上升趋势。建议企业加强生产质量管理,监管部门加强监管,检查员提升现场检查水平。 相似文献
9.
S.K. MathankerP.R. Weckler T.J. BowserN. Wang N.O. Maness 《Computers and Electronics in Agriculture》2011,77(1):60-68
One of the constraints in the adoption of machine vision inspection systems for food products is low classification accuracy. This study attempts to improve pecan defect classification accuracy by using machine learning classifiers: AdaBoost and support vector machine (SVM). X-ray images of good and defective pecans, 100 each, were segmented and features were extracted. Twenty classification runs were made to adjust parameters and 300 classification runs to compare classifiers. The Real AdaBoost classifier gave average classification accuracy of 92.2% for the Reverse water flow segmentation method and 92.3% for the Twice Otsu segmentation method. The Linear SVM classifier gave average classification accuracy of 90.1% for the Reverse water flow method and 92.7% for the Twice Otsu method. Computational time for the classifiers varied by two orders of magnitude: Bayesian (10−4 s), SVM (10−5 s), and AdaBoost (10−6 s). AdaBoost classifiers improved classification accuracy by 7% when Bayesian accuracy was poor (less than 89%). The AdaBoost classifiers also adapted well to data variability and segmentation methods. A minimalist AdaBoost classifier, more suitable for real time applications, using fewer features can be built. Overall, the selected AdaBoost classifiers improved classification accuracy, reduced classification time, and performed consistently better for pecan defect classification. 相似文献