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？
Data from: Varroa destructor changes cuticular hydrocarbons to mimic its new host.|寄生虫学数据集|蜜蜂生物学数据集
收藏DataONE2015-05-13 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Varroa destructor (Vd) is a honeybee ectoparasite. Its original host is the Asian honeybee, Apis cerana, but it has also become a severe, global threat to the European honeybee, Apis mellifera. Previous studies have shown that Varroa can mimic a host's cuticular hydrocarbons (HC), enabling the parasite to escape the hygienic behaviour of the host honeybees. By transferring mites between the two honeybee species, we further demonstrate that Vd is able to mimic the cuticular HC of a novel host species when artificially transferred to this new host. Mites originally from A. cerana are more efficient than mites from A. mellifera in mimicking HC of both A. cerana and A. mellifera. This remarkable adaptability may explain their relatively recent host-shift from A. cerana to A. mellifera.
创建时间：
2015-05-13
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
N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)
简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成，并以与原始 MNIST 数据集（28x28 像素）相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIST 示例时移动来捕获的，如本视频所示。可以在下面的论文中找到对数据集及其创建方式的完整描述。如果您使用数据集，请引用本文。果园，G。科恩，G。贾亚万特，A。和 Thakor, N. “Converting Static Image Datasets to Spiking Neuromorphic Datasets Using Saccades”，《神经科学前沿》，第 9 卷，第 437 期，2015 年 10 月
OpenDataLab 收录
Salinas
Salinas数据集是一个高光谱遥感图像数据集，包含16个波段，覆盖了加利福尼亚州Salinas山谷的农业区域。该数据集主要用于高光谱图像分类和土地覆盖分析。
www.ehu.eus 收录
中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。
国家海洋科学数据中心 收录
USGS National Water Information System (NWIS)
USGS National Water Information System (NWIS) 是美国地质调查局（USGS）提供的一个综合数据库，包含了美国各地的水文数据，如河流流量、水质、地下水位等。该数据集涵盖了从1880年至今的观测数据，为研究人员、政策制定者和公众提供了关于水资源的重要信息。
waterdata.usgs.gov 收录
哈尔滨市区域产业链点发展评估数据
我司基于哈尔滨市区域产业发展的特征，结合数据的可获得性和有效性，基于不同产业链点的产业规模、龙头效应、资本热度、科技创新、发展效率等多个维度构建哈尔滨市区域产业链点的综合发展效能评估体系，并完成数据收集、数据清洗、特征衍生、模型构建、模型验证全过程，形成涵盖哈尔滨市主要产业链下核心链点的区域产业链点发展评分，能有效帮助金融机构在制定产业相关信贷政策以及确定特定产业预授信额度时，更准确全面地评价区域产业的发展效能和动态变化，辅助金融机构更好做好区域产业金融服务。区域产业链点发展指数 = ∑ Si * Xi ，其中Si是指标相应的权重系数，Xi是评价指标，i=1,2,3,……,21，21个指标包括“区域产业链点在营企业数量”“区域产业链点近1年新注册企业数量”等，指标经归一化处理后参与计算。模型结合专家经验和机器学习算法得出，专家主要基于行业实践、政策导向和国际贸易特点，帮助筛选关键指标并初步设定权重范围，然后通过主成分分析和随机森林算法进一步筛选指标并对初始权重进行优化。
浙江省数据知识产权登记平台 收录