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951.
通过对"基于灰度直方图"和"基于梯度直方图"两类典型的阈值分割算法进行比较和研究,得出背景一致的岩石骨料图像适合于采用最优阈值算法与最大类间方差法进行分割的结论. 相似文献
952.
针对传统分水岭算法的过分割问题,结合形态学重建和极大值标记技术研究并实现一种新算法。该算法首先进行开闭重建预处理,较好地去除了各类噪声并保留目标原有的结构;然后进行局部极大值调整及标记,有效地避免了过分割;最后对局部极大值图像进行分水岭分割,取得了较好的实验效果。论文还探讨该算法的关键因素即结构元素的选择问题,经大量实验得出结论——选择与目标图像形状相似、大小相宜的结构元素可获得较好的分割效果。 相似文献
953.
954.
分裂句"AのはBだ"能否成立、以何种形式成立,都与该句式中被焦点化的成分B跟A部分中的谓语动词在语义关系上相结合的紧密程度有关.当被焦点化的成分B与原谓语动词的语义关系紧密时,该句式就容易成立,而且在焦点化位置一般不出现相应的格助词;当被焦点化的成分B与原谓语动词的语义关系松散时,焦点化位置一般出现相应的格助词,用以明确语义关系,更加松散时甚至难以构成"AのはBだ"句式. 相似文献
955.
图像分割是基于机器视觉检测棉花中异性纤维含量的关键技术。棉花图像的背景(棉花纤维)简单,灰度服从正态分布,目标(异性纤维)一般都比背景暗,但是细小且灰度分布方差大。该文有针对性地提出一种背景估计阈值BET(Background Estimation Thresholding)方法对棉花图像进行分割,并选择3类典型棉花图像样本与Otsu方法进行了对比试验。BET方法能得到更好的分割结果,并且算法速度快,100万次分割耗时仅8.46 s。试验结果表明该方法简单有效,速度快,可应用于大批量棉花异性纤维的实时在线 相似文献
956.
基于实例分割的柑橘花朵识别及花量统计 总被引:1,自引:8,他引:1
柑橘隔年结果现象严重,花量统计有助于果园的规划管理,并对产量预测有重要意义,但是柑橘单一植株花量巨大,花朵紧凑密集,花期树叶遮挡覆盖,对花量计算造成很大的阻碍。对此该研究提出基于实例分割的柑橘花朵识别与花量统计方法,以花期的柑橘树冠图像为样本进行花朵实例的识别及分割,通过对MaskR-CNN主体卷积部分和掩膜分支部分的优化,实现对复杂结构图像中密集小尺度柑橘花朵目标的高效检测、获取图像中可见花数量。结果显示,该方法花量识别神经网络的平均精度为36.3,花量计算误差为11.9%,对比未优化MaskR-CNN网络在训练和识别的时间效率上均有显著提升。该研究解决了柑橘花量统计难度高的问题,有助于柑橘早期测产和落花监测,并为花量控制提供决策依据。 相似文献
957.
试验采用传统GrabCut算法和改进的GrabCut算法,针对单目标、多目标、复杂背景下多目标的木材表面缺陷图像进行多组对比实验。结果表明:改进后的GrabCut算法,针对木材表面的缺陷图像分割进行了优化,能有效改进传统GrabCut算法中的欠分割和过分割、易受区域凹凸纹理的干扰等缺点,而且分割各类木材表面缺陷图像时都能取得较好的效果。说明改进后的GrabCut算法具有其优势和可行性。 相似文献
958.
959.
960.
针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。 相似文献