全文获取类型
收费全文 | 434篇 |
免费 | 25篇 |
国内免费 | 48篇 |
专业分类
林业 | 50篇 |
农学 | 44篇 |
基础科学 | 94篇 |
84篇 | |
综合类 | 187篇 |
农作物 | 4篇 |
水产渔业 | 10篇 |
畜牧兽医 | 20篇 |
园艺 | 1篇 |
植物保护 | 13篇 |
出版年
2024年 | 4篇 |
2023年 | 12篇 |
2022年 | 21篇 |
2021年 | 30篇 |
2020年 | 23篇 |
2019年 | 27篇 |
2018年 | 18篇 |
2017年 | 26篇 |
2016年 | 36篇 |
2015年 | 15篇 |
2014年 | 36篇 |
2013年 | 22篇 |
2012年 | 37篇 |
2011年 | 29篇 |
2010年 | 29篇 |
2009年 | 22篇 |
2008年 | 19篇 |
2007年 | 20篇 |
2006年 | 22篇 |
2005年 | 11篇 |
2004年 | 13篇 |
2003年 | 6篇 |
2002年 | 8篇 |
2001年 | 2篇 |
2000年 | 5篇 |
1999年 | 4篇 |
1998年 | 3篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 1篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
排序方式: 共有507条查询结果,搜索用时 16 毫秒
31.
32.
33.
34.
针对目前群养生猪智能化养殖中复杂环境下猪只目标检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测模型Ghost-YOLOX-BiFPN。该模型采用Ghost卷积替换普通卷积,在减少主干网络参数的情况下,提高了模型的特征提取能力。使用加入CBAM注意力机制的BiFPN作为模型的Neck部分,使得模型充分融合不同体型猪只的特征图,并使用Focal Loss损失函数解决猪圈环境下猪只与背景难以区分的问题,增强模型对正样本的学习。实验结果表明,改进后模型对群养生猪检测精度为95.80%,相比于原始YOLOX算法,检测精度提升2.84个百分点,参数量降低63%。最后将本文轻量化模型部署到Nvidia Jetson Nano移动端开发板,通过在开发板上实际运行表明,本文所提模型实现了对不同大小、不同品种猪只的准确识别,为后续智能化生猪养殖提供支持。 相似文献
35.
在移动互联网尚未普及的前数字时代,乡村旅游地在建设策略上形成了一套相对固定的规则和传统。但随着移动互联时代的到来,为数众多的乡村旅游地作为乡村振兴和产业扶持的重要潜力地域,亟需顺应新时代逻辑的建设思路引领。当前,与互联网时代需求的结合度不够导致建设对策不清晰已经成为乡村旅游地缺乏热度的重要原因之一。在新一轮的政策扶持加力和新媒体技术快速发展的机遇下,本研究从移动互联时代旅游传播的规律性特点入手,通过对“颜值经济、网红现象、数据主导”等乡村旅游地发展新特点的深刻认识和解读,提出“加强乡村传统景观和场景营造,尝试更多乡村产业新要素建设,推进数据采集和管理平台类乡村智慧设施配建”的乡村旅游地建设策略,为乡村旅游发展和国家乡村振兴助力。 相似文献
36.
37.
介绍了渭南移动分公司生产调度楼的方案构思与立意、总体布局、建筑功能设计、建筑智能化与节能。 相似文献
38.
互联网技术快速发展使得数据量剧增,云计算的数据集中处理模式存在实时性不足、能耗过高以及数据安全等一系列问题。边缘计算是在靠近数据源端执行计算的分散处理模式,与云计算相比具有低延迟、低成本、安全性高、个性化设计等优势。随着智慧农业迅速发展,结合深度学习的农业应用屡见不鲜,如作物病害检测、生长环境监测、作物自动采摘、无人农场管理等,边缘计算可以为农业多场景、复杂任务提供高效、可靠的新型数据处理方案。该研究概述了边缘计算的发展,计算架构及主要优势;介绍了边缘计算在农业中的应用背景,结合文献量分析,归纳了边缘计算在农业上的主要应用场景及相关智能农业装备,调研了现有常用边缘计算设备及性能参数,总结了适合边缘计算的主流深度学习算法及模型压缩方法。研究表明边缘计算在智慧农业中的应用有效促进了农业的数字化、智能化,未来在多场景、多功能边缘计算智能农业装备开发等领域将面临重大挑战和机遇。 相似文献
39.
叶春苗 《农业机械化与电气化》2014,(12):83-84
智能手机在高职院校的普及使得移动学习成为一种新的学习方式。阐述移动学习在高职院校应用的可行性,分析移动学习的国内外研究现状,提出高职移动学习平台及资源库建设项目。以畜产品加工技术课程为例,说明智能手机学习平台搭建、资源库内容建设、资源库学习活动设计,为该项目的建设及应用提供参考。 相似文献
40.