five

Data from: The oldest turritelline gastropods: from the Oxfordian (Upper Jurassic) of Kutch, India.|古生物学数据集|化石研究数据集

收藏
DataONE2017-08-09 更新2024-06-26 收录
古生物学
化石研究
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Turritellid gastropods are important components of many Cretaceous-Recent fossil marine faunas worldwide. Their shell is morphologically simple, making homoplasy widespread and phylogenetic analysis difficult, but fossil and living species can be recognized based on shell characters. For many decades, it has been the consensus that the oldest definite representatives of Turritellidae are from the lower Cretaceous, and that pre-Cretaceous forms are homeomorphs. Some morphological characters of the present turritelline species resemble those of mathildoids, but many diagnostic characters clearly separate these two groups. We here describe and/or redescribe – based on examination of more than 1800 near complete specimens -- four species from the Upper Jurassic Dhosa Oolite Member of the Chari Formation in Kutch, western India, and demonstrate that they are members of Turritellidae, subfamily Turritellinae, on the basis of diagnostic characters including apical sculptural ontogeny (obtained from SEM study), spiral sculpture, and growth line patterns. The four species are in order of abundance, Turritella jadavpuriensis Mitra and Ghosh, 1979; Turritella amitava new species; Turritella jhuraensis Mitra and Ghosh, 1979 and Turritella dhosaensis new species. The turritelline assemblages occur only on the northeastern flank of the Jhura dome (23°24’47.57”N, 69°36’09.26”E). Age of the Dhosa Oolite has recently been confirmed based on multiple ammonite species. All these points indicate that these fossils are the oldest record of the family Turritellidae – by almost 30 million years – in the world.
创建时间:
2017-08-09
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  4099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

PASCAL VOC 2007

这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。

OpenDataLab 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

ShapeNet

ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型,其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格,分为 16 个常见对象类(即桌子、椅子、平面等)。每个形状基本事实包含 2-5 个部分(总共 50 个部分类)。

OpenDataLab 收录

ISIC 2019

ISIC 2019数据集包含25,331张皮肤病变图像,用于皮肤癌检测挑战。这些图像分为三个类别:良性、恶性黑色素瘤和基底细胞癌。数据集还包括每张图像的元数据,如病变类型、患者年龄和性别等。

challenge2019.isic-archive.com 收录

WorldClim

WorldClim是一个全球气候数据集,提供了全球范围内的气候数据,包括温度、降水、生物气候变量等。数据集的分辨率从30秒到10分钟不等,适用于各种尺度的气候分析和建模。

www.worldclim.org 收录