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北京市各地区土壤不同深度温度差数据|土壤科学数据集|农业环境优化数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-11-27 更新2024-11-28 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/89836
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研究北京市各地区10CM及20CM深度的土壤温度差，可以揭示该层土壤温度的垂直分布规律。这种温度梯度对于理解土壤热传递过程、土壤水分蒸发、土壤微生物活动等具有重要意义。大多数作物的根系主要分布在土壤表层以下的一定深度范围内，研究该层土壤温度差有助于了解作物根系活动层的温度状况。通过调节土壤温度，可以优化作物生长环境，提高作物产量和品质。另外可结合地理信息系统（GIS）技术，将各地点的土壤地理数据和温度差信息进行深度整合和分析，绘制位置-温度差地图，以直观的可视化形式呈现给用户。1数据采集：每天中午12.00对北京市不同地点随机在方圆1米直径内采集3个土壤点，3个土壤点各采集10CM及20CM深度土壤温度数据；2数据处理：将数据去噪、优化、补全；3数据加工：通过将20CM深度土壤温度与10CM深度土壤温度数据进行相减，得出3个采样点的土壤温度差，分别为T1、T2和T3，则该地点的土壤温度差平均值T4=（T1+T2+T3）/3；3数据应用：根据土壤温度差平均值T4有助于了解作物根系活动层的温度状况。
提供机构：
杭州森安农林科技有限公司
创建时间：
2024-10-21
AI搜集汇总
数据集介绍
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据，包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据，可以深入了解气象现象对不同地区的影响，并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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SuMeyYao/ysmpubmedclt
该数据集的许可证为apache-2.0，主要用于表格问答任务，数据集语言为英语，大小介于1亿到10亿之间。
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PQAref
PQAref数据集是一个用于生物医学领域参考问答任务的数据集，旨在微调大型语言模型。该数据集包含三个部分：指令（问题）、摘要（从PubMed检索的相关摘要，包含PubMed ID、摘要标题和内容）和答案（预期答案，包含PubMed ID形式的参考）。数据集通过半自动方式创建，利用了PubMedQA数据集中的问题。
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Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集，主要由非网络来源的内部数据构成，包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容，质量优异，信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途，未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用，但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后，再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据，以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
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PlantVillage
在这个数据集中，39 种不同类别的植物叶子和背景图像可用。包含 61,486 张图像的数据集。我们使用了六种不同的增强技术来增加数据集的大小。这些技术是图像翻转、伽玛校正、噪声注入、PCA 颜色增强、旋转和缩放。
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