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？
Meiothermus cerbereus Chung et al. 1997|微生物学数据集
收藏DataCite Commons2025-01-07 更新2025-03-18 收录
下载链接：
https://bacdive.dsmz.de/index.php?site=pdf_view&id=16701&doi=doi:10.13145/bacdive16701.20240916.9.1
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链接失效反馈资源简介：
The range of data encompasses taxonomy, morphology, physiology, sampling and concomitant environmental conditions as well as molecular biology.
提供机构：
DSMZ
创建时间：
2024-09-17
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
OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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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。
OpenDataLab 收录
TeleSpeechPT
TeleSpeechPT数据集包含约30万小时的方言和口音语音数据，用于训练无监督模型，以及包含4万小时的监督数据集。该数据集旨在解决中国方言和口音的语音识别问题，通过结合自监督学习和大型语言模型（LLM）来提升语音识别性能。数据集内容涵盖多个方言和口音，包括安徽、甘肃、河北、山东、山西、天津、广东、河南、四川、重庆、东北、陕西、湖北、福建、贵州、杭州、湖南、江西、上海、苏州、云南和客家等。数据集创建过程涉及对大量语音数据的收集和预处理，以及使用自监督学习方法进行模型训练。该数据集可应用于语音识别、语音合成和语音增强等领域，旨在解决方言和口音语音识别的挑战。
arXiv 收录
UIEB, U45, LSUI
本仓库提供了水下图像增强方法和数据集的实现，包括UIEB、U45和LSUI等数据集，用于支持水下图像增强的研究和开发。
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中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录