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1.
[目的]“产业兴旺”是乡村振兴战略中的重要内容,探究中国水稻加工环节成本结构及影响因素,对促进我国农业一、二、三产业的融合,实现农业价值链转型升级,提升我国农产价值链竞争力具有重要的意义。[方法]通过微观调研数据,构建超越对数成本函数和要素需求函数,采用似不相关回归法(Seemingly Unrelated Regression)实证分析我国水稻加工厂的成本及要素投入的影响因素。[结果](1)稻米加工厂存在规模报酬经济,扩大规模可以降低稻米加工平均成本。(2)建立品牌、与农户形成合同关系、鼓励多元主体经营、公司成立时间、企业能够获得政府支持对降低加工厂的平均加工成本具有正向显著影响。(3)建立品牌、与稻农签订合同、企业负责人的年龄、受教育年限越高对提高加工厂资本投入,促进结构升级具有显著影响。[结论]应采取相关政策措施鼓励稻米加工产扩大加工规模,与上下游形成更为紧密的利益共同体,加强稻米加工企业的品牌意识进而提高我国稻米加工产业的成本竞争力,并鼓励具有更为丰富管理经验、接受更高教育水平的管理者担任企业负责人,在促进我国稻米加工行业的升级转型的同时,提高我国稻米副产品的深度开发利用。 相似文献
2.
水稻作为我国主要的粮食农作物之一,有着十分久远的种植历史。水稻的稳定增收与我国民生、经济的发展有着直接的关系。由于现在对生态环境保护越来越重视,因此病虫害的绿色防治就显得尤为重要,如何对水稻病虫害进行有效的绿色防控是我国水稻种植增收的关键因素。 相似文献
3.
4.
稻鳅共生种养模式试验研究 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的]稻鳅共生是典型的稻田综合利用模式,符合生态农业发展方向。通过对稻鳅共生生态系统的生理生态学机制开展试验研究,为进一步推广稻鳅共生种养模式提供科学依据。[方法]采用田间试验方法,以水稻单作为对照,研究了不同泥鳅养殖密度下的稻鳅共生对水稻农艺性状、土壤理化性质、水稻产量构成的影响,并对稻鳅共生种养模式进行了经济效益分析。[结果]与对照处理相比,水稻长势在株高、有效分蘖率、根长等方面有一定提高。养殖田水稻株高增高了3%,有效分蘖率提高了8%~11%,根长提高了8.8%~31.3%。在土壤理化性质方面,与对照相比,土壤容重降低了7.1%~21.2%,孔隙度增加了4.1%~14.7%。实验前后养殖田内土壤有机质增加了3.5%~26.5%,对照田降低了2.5%~5.8%。土壤肥力(氮、磷、钾)减少,但减少幅度小于对照处理。稻鳅共生种养模式下水稻产量提高了5%~25%,同时稻田增收泥鳅1 725~3 375kg/hm2,净收入为1.836 0万~2.307 0万元/hm2,经济效益提高了3.65~4.84倍。稻鳅共生种养模式中泥鳅的养殖密度为30万尾/hm2时稻田的生态效益和经济效益最佳。[结论]稻鳅共生有效改善了土壤理化性质,促进了水稻的生长,提高了稻田产量和产值。 相似文献
5.
基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型 总被引:4,自引:0,他引:4
[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350~1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。 相似文献
6.
本文针对杂交水稻高产种植技术进行分析,介绍了高产种植理论,并针对杂交水稻高产种植技术的具体应用进行阐述,希望能够为相关工作人员提供一些参考和借鉴。 相似文献
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