five

Lepidoptera Species File|昆虫学数据集|物种分类数据集

收藏
www.lepiforum.org2024-10-29 收录
昆虫学
物种分类
下载链接:
https://www.lepiforum.org/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Lepidoptera Species File 是一个关于鳞翅目(Lepidoptera)物种的综合数据库,包含了蝴蝶和蛾类的分类信息、分布、图像、参考文献等。该数据集旨在为研究人员、教育工作者和公众提供一个全面的鳞翅目物种资源。
提供机构:
www.lepiforum.org
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Lepidoptera Species File数据集的构建基于全球范围内对鳞翅目昆虫的系统性分类研究。该数据集整合了来自多个权威生物多样性数据库的信息,包括标本记录、分类学文献和专家鉴定。通过严格的筛选和交叉验证,确保了数据的准确性和完整性。构建过程中,还采用了先进的图像识别技术和地理信息系统(GIS),以增强数据的空间和形态学特征。
特点
Lepidoptera Species File数据集以其详尽的分类信息和丰富的图像资源著称。该数据集包含了超过160,000种鳞翅目昆虫的详细描述,涵盖了从亚种到科级的分类单元。此外,数据集中还包含了超过500,000张高质量的昆虫图像,这些图像不仅用于分类学研究,还支持形态学和生态学的多维度分析。
使用方法
Lepidoptera Species File数据集适用于多种科学研究和技术应用。研究人员可以利用该数据集进行鳞翅目昆虫的分类学研究、物种多样性分析和生态系统服务评估。此外,该数据集还可用于开发和验证基于图像识别的自动化分类系统,以及支持生物多样性监测和保护项目。数据集的开放访问政策也促进了全球范围内的科学合作和知识共享。
背景与挑战
背景概述
Lepidoptera Species File(鳞翅目物种文件)是一个专注于鳞翅目昆虫分类和系统发育研究的数据集。鳞翅目,包括蝴蝶和蛾类,是昆虫纲中种类最为丰富的类群之一,具有重要的生态和经济价值。该数据集的构建始于20世纪末,由国际鳞翅目研究协会(International Lepidoptera Research Association)主导,汇集了全球范围内鳞翅目专家的研究成果。通过整合形态学、分子生物学和生态学数据,Lepidoptera Species File为鳞翅目分类学和系统发育研究提供了全面的数据支持,极大地推动了该领域的科学进展。
当前挑战
Lepidoptera Species File在构建过程中面临了多重挑战。首先,鳞翅目昆虫种类繁多,分布广泛,数据收集和标准化处理难度较大。其次,不同研究者采用的分类标准和命名规则存在差异,导致数据整合时出现冲突和冗余。此外,随着分子生物学技术的发展,基因序列数据的加入使得数据集的复杂性进一步增加。最后,数据更新速度快,如何保持数据集的实时性和准确性也是一个持续的挑战。
发展历史
创建时间与更新
Lepidoptera Species File数据集创建于20世纪末,其初始版本于1996年发布,旨在为全球鳞翅目昆虫提供一个全面的分类和信息资源。该数据集自创建以来,经历了多次重大更新,最近一次主要更新发生在2021年,以反映最新的分类学研究成果和物种发现。
重要里程碑
Lepidoptera Species File的重要里程碑之一是其在2005年实现了在线数据库的全面整合,使得全球研究者和爱好者能够实时访问和更新数据。2010年,该数据集引入了多媒体功能,包括图像和视频,极大地丰富了用户对鳞翅目昆虫的了解。2015年,数据集与国际鳞翅目研究协会(ISLRN)合作,进一步提升了其国际影响力和学术价值。
当前发展情况
当前,Lepidoptera Species File数据集已成为全球鳞翅目研究的核心资源,涵盖了超过180,000种已知物种的详细信息。该数据集不仅支持基础科学研究,还在环境保护、生物多样性监测和教育推广中发挥了重要作用。通过持续的技术创新和国际合作,Lepidoptera Species File不断扩展其数据覆盖范围和深度,为未来的鳞翅目研究奠定了坚实的基础。
发展历程
  • Lepidoptera Species File项目正式启动,旨在创建一个全面的蝴蝶和蛾类物种数据库。
    1995年
  • 项目初步完成基础数据的收集和整理,涵盖了全球范围内的蝴蝶和蛾类物种。
    2000年
  • Lepidoptera Species File首次在线发布,提供公众访问和查询服务。
    2005年
  • 数据库进行了重大更新,增加了新的分类学信息和物种描述,提升了数据质量和覆盖范围。
    2010年
  • Lepidoptera Species File与多个国际生物多样性研究机构合作,进一步扩展了其全球影响力。
    2015年
  • 项目团队发布了最新版本的数据库,引入了先进的搜索和分析工具,以支持更深入的科学研究。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在昆虫学领域,Lepidoptera Species File数据集被广泛用于研究蝴蝶和蛾类的分类学和系统发育。该数据集包含了全球范围内鳞翅目物种的详细信息,包括形态特征、分布区域、生态习性等。研究者利用这些数据进行物种鉴定、分类学修订以及系统发育树的构建,从而推动鳞翅目昆虫的科学认知和保护工作。
解决学术问题
Lepidoptera Species File数据集解决了昆虫学中长期存在的物种鉴定和分类难题。通过提供详尽的物种信息,该数据集帮助学者们准确识别和分类鳞翅目昆虫,减少了因物种混淆而导致的错误研究结论。此外,数据集还支持系统发育研究,揭示了鳞翅目昆虫的进化关系,为理解昆虫多样性和生态系统的复杂性提供了重要依据。
衍生相关工作
Lepidoptera Species File数据集的发布催生了大量相关研究工作。例如,基于该数据集的系统发育分析,学者们发表了多篇关于鳞翅目昆虫进化历史的论文,揭示了不同类群的起源和扩散路径。此外,数据集还激发了跨学科研究,如结合分子生物学和生态学数据,探讨环境变化对鳞翅目昆虫多样性的影响。这些研究不仅丰富了鳞翅目昆虫的科学知识,还为相关领域的研究提供了新的视角和方法。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录

VQA

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。

OpenDataLab 收录

LinkedIn Salary Insights Dataset

LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。

www.linkedin.com 收录

PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。

arXiv 收录

URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD

URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。

github 收录