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Encyclopedia of Life (EOL)|生物多样性数据集|生物信息数据集
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Encyclopedia of Life (EOL) 是一个全球性的合作项目，旨在创建一个包含地球上所有已知生物的在线百科全书。该数据集包含了大量关于生物物种的信息，包括分类学、分布、生态、进化历史、形态特征、行为、生命周期等。数据集还包括了大量的图片、视频、音频和文献引用，以支持对生物多样性的研究和教育。
提供机构：
eol.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Encyclopedia of Life (EOL) 数据集的构建基于全球范围内生物多样性信息的广泛收集与整合。该数据集通过与全球各地的生物学家、研究机构以及自然历史博物馆合作，系统地收集了数百万种生物的详细信息。这些信息包括物种的分类学描述、生态学特征、分布区域、图像资料以及相关的科学文献。EOL 数据集的构建过程采用了先进的数字化技术，确保了数据的准确性和一致性，同时通过持续的更新机制，保持了数据集的时效性和完整性。
使用方法
EOL 数据集的使用方法多样，适用于不同领域的研究和教育需求。研究人员可以通过该数据集获取详细的物种信息，进行分类学、生态学和保护生物学等领域的深入研究。教育工作者可以利用EOL 数据集的多媒体资源，设计生动有趣的教学内容，提升学生的科学素养。公众用户则可以通过EOL 平台，了解和学习各种生物的知识，增强对生物多样性保护的意识。此外，EOL 数据集还支持API接口，方便开发者将其集成到各种应用程序和系统中，进一步扩展其应用范围。
背景与挑战
背景概述
Encyclopedia of Life (EOL) 数据集，由哈佛大学和全球多个研究机构于2007年联合发起，旨在创建一个包含地球上所有已知物种信息的在线百科全书。该项目的初衷是解决生物多样性信息碎片化的问题，通过整合全球范围内的生物学数据，为科研人员、教育工作者和公众提供一个全面、易于访问的生物多样性知识库。EOL 的构建不仅促进了生物多样性研究的发展，还为环境保护和生态系统管理提供了重要的数据支持。
当前挑战
EOL 数据集在构建过程中面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异质性使得数据整合和标准化成为一个复杂的问题。其次，生物多样性信息的动态性要求数据集必须不断更新，以反映物种的新发现和变化。此外，数据隐私和知识产权问题也是EOL 必须面对的挑战，如何在保护数据提供者权益的同时，确保数据的广泛可用性，是一个亟待解决的问题。最后，如何提高数据的可访问性和用户体验，以吸引更多用户参与和贡献，也是EOL 持续发展的重要课题。
发展历史
创建时间与更新
Encyclopedia of Life (EOL) 数据集创建于2007年，旨在提供一个全球性的生物多样性信息平台。自创建以来，EOL持续进行数据更新，以反映最新的生物学研究和发现。
重要里程碑
EOL的一个重要里程碑是2011年推出的2.0版本，该版本引入了更强大的搜索功能和用户交互界面，极大地提升了用户体验。此外，2014年，EOL与全球多个生物多样性数据库建立了合作关系，进一步丰富了其数据资源。2019年，EOL推出了移动应用程序，使用户能够随时随地访问生物多样性信息，这一举措显著扩大了其用户群体。
当前发展情况
当前，EOL已成为全球生物多样性信息的重要来源，涵盖了超过200万个物种的详细信息。其数据不仅用于学术研究，还广泛应用于教育、环保和政策制定等领域。EOL的开放获取政策和多语言支持，使其在全球范围内具有广泛的影响力。未来，EOL计划进一步整合人工智能技术，以提高数据处理和信息检索的效率，同时加强与全球科研机构的合作，以应对生物多样性面临的挑战。
发展历程
- Encyclopedia of Life (EOL) 项目正式启动，旨在创建一个包含所有已知物种信息的在线百科全书。
- EOL 发布了其首个测试版网站，提供了约30,000个物种的初步信息。
- EOL 与全球多个生物多样性数据库合作，整合了超过100万个物种的详细信息。
- EOL 推出了移动应用程序，使用户能够通过移动设备访问其庞大的生物多样性数据。
- EOL 与多个国际组织合作，推出了全球生物多样性信息网络（GBIF）的集成服务，进一步扩展了其数据覆盖范围。
- EOL 发布了其最新的用户界面和功能更新，增强了用户体验和数据可视化工具。
- EOL 继续扩展其数据库，涵盖了超过200万个物种，并持续更新和完善其内容。
常用场景
经典使用场景
在生物多样性研究领域，Encyclopedia of Life (EOL) 数据集被广泛用于物种分类和生态系统分析。该数据集汇集了全球范围内数百万种生物的详细信息，包括物种描述、分布区域、生态习性等。研究者利用这些数据进行物种多样性评估、生态系统健康监测以及生物地理学研究，从而为保护生物多样性提供科学依据。
解决学术问题
EOL 数据集解决了生物多样性研究中的多个关键问题。首先，它为全球物种的系统分类提供了详尽的数据支持，有助于解决物种鉴定和分类的难题。其次，通过整合多源数据，EOL 数据集为生态系统模型构建和预测提供了基础，推动了生态学和保护生物学的发展。此外，该数据集还促进了跨学科研究，如生物地理学和环境科学，为全球生物多样性保护策略的制定提供了重要参考。
实际应用
在实际应用中，EOL 数据集被广泛用于环境保护和自然资源管理。例如，政府和非政府组织利用该数据集进行生物多样性监测，评估生态系统的健康状况，并制定相应的保护措施。此外，EOL 数据集还支持生态旅游规划，帮助游客了解和尊重当地生物多样性。在教育和科普领域，该数据集也为公众提供了丰富的生物知识，增强了公众对生物多样性保护的意识。
数据集最近研究
最新研究方向
在生物多样性研究领域，Encyclopedia of Life (EOL) 数据集的最新研究方向主要集中在利用其丰富的物种信息进行生态系统功能和生物多样性保护的深入分析。研究者们通过整合EOL中的全球物种数据，探索物种分布与环境变化之间的关系，从而为气候变化背景下的生物多样性保护策略提供科学依据。此外，EOL数据集还被用于开发新的机器学习模型，以提高物种分类和识别的准确性，这对于生物多样性监测和保护具有重要意义。
相关研究论文
- 1The Encyclopedia of Life: An Essential Reference to the Diversity of Life on EarthHarvard University · 2008年
- 2The Encyclopedia of Life: A Global Effort to Document and Share Knowledge about Life on EarthHarvard University · 2010年
- 3The Encyclopedia of Life: A Comprehensive Resource for Biodiversity InformationHarvard University · 2012年
- 4The Encyclopedia of Life: A Tool for Biodiversity Education and ConservationHarvard University · 2014年
- 5The Encyclopedia of Life: A Collaborative Effort to Document All Species on EarthHarvard University · 2016年
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
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。
huggingface 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
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 70 年（1951~2020 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 70 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。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
红外谱图数据库
收集整理红外谱图实验手册等数据，建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中，原始红外谱图都进行了数字化处理，从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图，也可以提交谱图/谱峰数据，以检索与之相似的谱图数据，以协助进行谱图鉴定。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录