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Kellogg Biological Station site, station Treatment 7, native successional treatment, abandoned after spring plowing in 1989, study of aboveground net primary productivity of Hieracium in units of gramsPerMeterSquaredPerYear on a yearly timescale|生态学数据集|长期生态研究数据集

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DataONE2015-02-25 更新2024-06-27 收录
生态学
长期生态研究
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https://search.dataone.org/view/https://pasta.lternet.edu/package/metadata/eml/ecotrends/9626/2
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资源简介:
The EcoTrends project was established in 2004 by Dr. Debra Peters (Jornada Basin LTER, USDA-ARS Jornada Experimental Range) and Dr. Ariel Lugo (Luquillo LTER, USDA-FS Luquillo Experimental Forest) to support the collection and analysis of long-term ecological datasets. The project is a large synthesis effort focused on improving the accessibility and use of long-term data. At present, there are ~50 state and federally funded research sites that are participating and contributing to the EcoTrends project, including all 26 Long-Term Ecological Research (LTER) sites and sites funded by the USDA Agriculture Research Service (ARS), USDA Forest Service, US Department of Energy, US Geological Survey (USGS) and numerous universities. Data from the EcoTrends project are available through an exploratory web portal (http://www.ecotrends.info). This web portal enables the continuation of data compilation and accessibility by users through an interactive web application. Ongoing data compilation is updated through both manual and automatic processing as part of the LTER Provenance Aware Synthesis Tracking Architecture (PASTA). The web portal is a collaboration between the Jornada LTER and the LTER Network Office. The following dataset from Kellogg Biological Station (KBS) contains aboveground net primary productivity of Hieracium measurements in gramsPerMeterSquaredPerYear units and were aggregated to a yearly timescale.
创建时间:
2015-03-11
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我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题,任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景,例如帮助视障人士,问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域,包括背景细节和底层上下文。因此,与生成通用图像说明的系统相比,在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外,VQA 适合自动评估,因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案,可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100,000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线,并与人类表现进行了比较。

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