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81.
宁夏南部水土流失区坡面造林整地工程设计   总被引:3,自引:0,他引:3  
关于东北黑土区的地域界定长期以来众说纷纭,莫衷一是。而这一概念的悬疑又直接影响到《东北黑土区水土流失防治工程》的地理界定和措施选取,从土壤、地貌和经济结构三个角度论述了广义东北黑土区的地域范围,并结合该区水土保持区划成果对黑土区水土保持生态建设提出了建设性建议。  相似文献   
82.
通过田间试验研究了西北旱地4个主要冬小麦品种在不同供氮水平下对氮素的吸收、累积和转移特性。结果表明,增施氮肥显著地促进了小麦地上部分氮素累积总量,子粒氮素累积量在施氮量180.kg/hm2时最高,再增加氮肥用量子粒氮素累积量降低;施氮明显增加了收获时茎秆氮素的残留量。不同品种间氮素累积量差异显著,其中小偃22最高,其后依次为陕253、小偃503和陕229;小偃22的氮肥利用率、氮肥农学效率和氮肥生理效率均高于其它几个小麦品种。不同器官相比,开花前氮素主要累积在叶片中,茎秆的累积量在开花期达到最大。不同部位氮素转移效率为叶片穗茎秆;叶、茎、穗氮素转移效率存在基因型差异。  相似文献   
83.
针对自然环境复杂背景下葡萄霜霉病检测分级困难的问题,提出了一种基于语义分割结合K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法,实现对葡萄霜霉病快速分级。构建了葡萄霜霉病数据集,采用HRNet v2+OCR网络建立葡萄叶片语义分割模型,提取复杂环境下葡萄叶片;采用K-means聚类算法将葡萄叶片分解为若干子区域图像,并标记少量数据集进行随机森林算法学习,实现葡萄叶片病斑分割与提取;同时在叶片提取和病斑提取过程中,设计一种像素尺寸变换方法,解决图像分辨率引起的精度低问题。基于HRNet v2+OCR网络的葡萄叶片分割模型的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%;融合K-means聚类和随机森林(RF)算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%、96.97%和92.98%。研究结果表明,基于K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法能够准确地分割自然环境复杂背景下的葡萄叶片和葡萄霜霉病病斑,并实现葡萄霜霉病分级,为葡萄霜霉病精准防治提供了方法和...  相似文献   
84.
针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。  相似文献   
85.
为实现精密播种作业中播种下压力和播深的实时监控和质量评价,设计了一种多行播种机下压力和播深CAN总线监控与评价系统。系统采用基于角度和轴销传感器的播深和下压力测量装置,优化设计了液压驱动和分区控制的气压驱动装置,开发了基于Co De Sys(Controlled development system)编程环境的智能终端交互界面和ECU(Electronic control unit)控制程序,实现了基于CAN总线通信的作业参数监测控制和质量评价。通过搭建的室内试验台完成了播深和下压力静态建模试验,建立了适应不同设定播深的下压力测量模型。分区控制系统响应测试试验表明,在调节范围(0. 2~0. 6 MPa)内,系统超调量低于5. 97%;响应时间与控制行数和设定气压正相关;在设定气压(0. 1~0. 6 MPa)范围内,6行播种机调节时间不超过2. 35 s。为测试系统工作性能,在25、50、75 mm 3种设定播深下,对左区控制(600 N)、右区控制(300 N)、机械调节和自重调节4种控制方式进行了田间性能试验。土壤压实和播种下压力控制效果试验表明,主动分区控制方式可实现更为稳定的土壤紧实度,且在浅旋地块环境下,右区控制方式可达到最优的下压力稳定性,其控制合格率不小于95. 78%;播深控制效果试验表明,随着设定播深的增大,播深质量显著降低,在设定播深25~75 mm范围内,左区控制、右区控制、机械调节和自重调节对应的最小播深合格率分别为91. 92%、92. 53%、70. 44%和58. 72%,对应的最大标准差分别为2. 22、3. 11、3. 69、7. 70 mm,对应的最大变异系数分别为3. 52%、4. 40%、4. 96%和14. 01%。相比机械调节和自重调节,分区控制系统提高了单体下压力和播深稳定性。  相似文献   
86.
针对丘陵山地拖拉机作业地形复杂,传统电液悬挂控制系统地形适应性差的问题,设计了一套横向姿态可调的丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统。根据丘陵山地拖拉机仿形控制作业需求,在传统悬挂结构基础上加装一个液压驱动旋转装置,设计了一种仿形悬挂机构,基于液压多点动力输出技术设计了带有负载反馈的闭心式液压控制系统,并提出了一种基于带死区的经典PID算法的控制方法。通过对阀控非对称液压缸工作原理的分析,建立了其数学模型并推导出仿形控制系统的传递函数,运用Matlab/Simulink建立了电液悬挂仿形控制系统的动力学模型并进行了仿真分析,仿真结果表明,系统在0°~11°阶跃信号的作用下,调整时间约为0.4s,几乎无超调,系统稳定后农机具横向倾角约为11.1°,稳态误差约为0.1°,仿真结果验证了该控制算法的有效性。通过对传统拖拉机的液压悬挂装置进行改装,将原来的手柄操纵式液压悬挂装置改装成带有虚拟终端的电液悬挂控制系统,搭建了仿形控制试验台并进行了室内台架试验,试验结果表明,系统调整时间约为2.2s,几乎无超调,系统稳定后农机具横向倾角约为11.2°,稳态误差约为0.2°,在系统允许误差(0.5°)范围内,试验结果验证了所设计的丘陵山地拖拉机电液悬挂仿形控制系统调节的快速性与稳定性,满足拖拉机等高线坡地作业需求。  相似文献   
87.
针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题,以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象,提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进,以U-Net为骨架网络,采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失,在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码,实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面,针对缝匠肌这一核心目标肌肉区,采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型,以验证该方法的准确性与实时性;另一方面,通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径,并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动,验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明:当交并比为0.8588时,本文方法平均精确度为0.9820,优于R2U-Net的(0.8324,0.9775);单样本检测时间平均为82ms,说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像,满足机器人自主分割系统的实时性要求,优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后,在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验,机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s,平均偏移距离为4.36mm,最大偏移距离不大于5.9mm,满足羊后腿去骨分割的精度要求。  相似文献   
88.
面对目前我国农村地区土地规模化飞速蓬勃发展的局面,针对我国广大农村地区土地规模化经营的主要类型和发展趋势开展研究,分析我国土地规模化发展的进程和政策,认为1995—2008年是稳步发展阶段,2008—2014年是快速发展阶段,2014年至今是飞速发展阶段。研究了入股、流转和托管这3种主要的土地规模化发展类型的不同内涵和特点,发现土地经营的规模要适度,不宜无限扩大,认为入股类型土地规模一般不宜超过133.3 hm2(约2 000亩),流转类型土地规模一般不宜超过666.7 hm2(约1万亩),托管类型土地规模一般不宜超过6 666.7 hm2(约10万亩)。目前我国不同地区之间发展不平衡,研究发现全程托管将是未来发展的主要趋势,同时土地流转和土地托管在相当长一段时间内将共存。   相似文献   
89.
玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对玉米精密播种粒距偏差导致播量分布不均匀的问题,设计了玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统。该系统主要由车载计算机、排种监测ECU及相关传感器组成,设计了上位机监测软件和基于移动平均粒距在线监测的下位机程序,通过监测玉米精密播种作业过程中的粒距及其误差,完成漏播预警。首先,设计并进行了排种计数监测精度试验,结果表明,在模拟车速3~12 km/h范围内,以1 km/h递增变化的10个车速下,系统对指夹式排种器和气吸式排种器的排种计数监测平均准确率分别为99.12%、99.71%,标准差分别为0.52%、0.44%,总体排种计数监测误差平均值小于1%。其次,基于高速摄像的播种粒距测量试验台进行了实验室环境下的粒距监测精度试验,采用指夹式排种器进行排种,目标粒距为25 cm,在车速3~12 km/h范围内,以1 km/h为间隔的10个车速下,系统对粒距监测误差绝对值的平均值为2.34 cm,标准差为2.56 cm。针对试验结果存在较多的随机异常点问题,采用移动平均滤波对监测粒距进行分析,得出粒距监测误差绝对值的平均值为0.79 cm,标准差为0.62 cm,单车速下对应的粒距监测误差绝对值的平均值最大为1.69 cm,标准差为0.23 cm,经移动平均滤波处理后,粒距误差异常点明显减少,系统粒距监测误差小于2.00 cm。最后,基于气吸式玉米精密播种机设计了试验样机,设置播种车速为5.49、8.49 km/h,目标粒距为25 cm,进行了田间播种粒距监测精度试验,分别采集350个连续的出苗粒距进行对比分析,结果表明,与出苗粒距移动平均值相比,系统粒距监测误差的平均值分别为1.84、2.22 cm,标准差分别为1.61、2.13 cm,粒距监测值曲线与出苗粒距移动平均值曲线的变化趋势基本相同。  相似文献   
90.
【目的】提高微咸水灌溉效率并降低土壤盐渍化风险。【方法】以冬小麦为研究对象,设计避雨条件下不同微咸水-生物炭处理(CK,淡水;B0,5 g/L微咸水;B15,5 g/L微咸水及15 t/hm2生物炭;B30,5 g/L微咸水及30 t/hm2生物炭;B45,5 g/L微咸水及45 t/hm2生物炭)的田间试验,探讨了微咸水灌溉下生物炭添加量对土壤特性和冬小麦花后干物质积累及转运的影响机制。【结果】生物炭添加后土壤表层(0~20 cm)体积质量降低了2.27%~8.33%,总孔隙度增加了4.52%~13.47%,有机质量增加了30.02%~111.12%,土壤表层(0~20 cm)及主根区(0~40 cm)钠吸附比降低了23.88%~33.27%和22.34%~30.80%;15 t/hm2能够促进盐分淋洗,降低了微咸水灌溉下土壤含盐量,然而高剂量时将加剧盐分累积。单独微咸水灌溉下冬小麦生长受抑,最终产量下降了12.04%。生物炭能够缓解盐胁迫下叶片早衰,促进光合作用能力,并增加花前干物质转运量及花后干物质积累量,进而获取了更高的籽粒质量和收获指数。B15、B30、B45处理的最终产量较B0处理分别增加9.18%、7.73%、2.74%。【结论】15 t/hm2添加量的生物炭效果最佳,可促进微咸水资源的农业利用。  相似文献   
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