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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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7-O-Methylquercetin-3-O-galactoside-6''-rhamnoside; LC-ESI-QTOF; MS2|质谱分析数据集|化学物质数据集
收藏massbank.eu2025-03-27 收录
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This MassBank record with Accession MSBNK-RIKEN-PR306690 contains the MS2 mass spectrum of 7-O-Methylquercetin-3-O-galactoside-6''-rhamnoside with the InChIkey NMGVHLDIHNFGQB-UHFFFAOYSA-N.
本MassBank记录（MSBNK-RIKEN-PR306690）收录了7-O-甲基槲皮素-3-O-半乳糖苷-6''-葡萄糖苷的MS2质谱数据，其InChI键为NMGVHLDIHNFGQB-UHFFFAOYSA-N。
提供机构：
MassBank
数据主题
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
ARC (Abstraction and Reasoning Corpus)
ARC（抽象与推理语料库）是由光州科学技术院和高丽大学共同创建的数据集，旨在评估和提升人工智能系统的抽象推理能力。该数据集包含多种复杂的网格编辑任务，涉及大量的动作空间和多样化的任务类型。数据集的创建过程基于Gymnasium环境，通过定义特定的动作和状态空间来模拟ARC挑战。ARC数据集主要应用于强化学习领域，特别是用于开发和测试能够解决复杂推理问题的AI模型。
arXiv 收录
绿途App——植被信息数据采集服务软件
绿途app是一款植被信息数据采集服务的软件应用，还能在这里进行数据的整理，智能的为用户带来便捷的数据采集服务，还能在这里生成报表分析，更好的服务用户的数据需求，操作起来便捷快速，更好的服务用户，让用户在这里可以享受到优质的信息服务，满足用户的需求。 绿途app介绍 绿途app是一款专业的植被分布数据采集软件。 绿途app可以加载多源遥感地图，同时提供了打点记录模式和拍照记录模式， 并支持离线上传和编辑修改等功能。 绿途app是由北京数字绿土科技有限公司开发，由中国科学院植物研究所提供数据和理论支持。 绿途app特点 绿途app具备普通用户拍照记录模式和专家用户打点记录模式。 拍照模式下，用户可以根据绿途app自带的自动定位功能，在当前GPS位置下进行图像数据的采集，描述类别并上传到服务端。 打点模式下，用户可以根据绿途app自动的谷歌影像和1：100万植被图等图层作为参考，进行目视范围内植被名称的快速标记，上传。 上传到服务端的数据可以通过用户名或者绿途app设置中的扫一扫功能登陆网页端进行数据的查看，审核和下载等功能。 同时，绿途app包含由离线数据存储方便用户在网络条件差的情况下进行数据的获取和后期上传。 绿途app优势 专家打点记录功能，可快速在地图取点标记植被分布信息，对于专家用户快速作业提供了新手段; 离线数据上传功能，有效解决了APP在野外作业没有网络无法实现数据上传的挑战; 数据的编辑和下载使用，同时支持扫一扫登陆网页端等人性化设计。 绿途app功能 1)多源遥感底图(高德卫星图像和谷歌卫星图像)的加载显示和离线下载，方便用户做好外业规划和实地参考; 2)支持兴趣点的创建和导航，方便用户标记感兴趣的研究区，保存历史记录，同时兴趣点支持导航等功能，方便用户标记热点和重点区域再次进行调查; 3)拍照记录功能，为用户提供了快速高效的照片信息采集功能，同时照片记录有用户GPS信息，提升了数据的使用价值; 绿途app说明 绿途app是一款在线进行提供地图信息资源的平台。 这是有中国科学院进行研发制作出来的，所有的信息资源都是可以在线进行查看的， 为的就是帮助用户进行更好的出行与查询的， 是可以在线进行使用导航的，都是有现有的信息进行汇集起来的哦。
植物科学数据中心 收录
Multi-view Datasets
该数据集包含多个多视角基准数据集，用于聚类或分类任务。数据集包括AwA、COIL100、MNIST2、NUSWIDEOBJ、PIE和YoutubeFaces，每个数据集都有详细的描述和多视角特征。
github 收录