five

Data from: When homoplasy is not homoplasy: dissecting trait evolution by contrasting composite and reductive coding

收藏
DataONE2017-06-07 更新2024-06-26 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:
The conceptualization and coding of characters is a difficult issue in phylogenetic systematics, no matter which inference method is used when reconstructing phylogenetic trees or if the characters are just mapped onto a specific tree. Complex characters are groups of features that can be divided into simpler hierarchical characters (reductive coding), although the implied hierarchical relational information may change depending on the type of coding (composite vs reductive). Up to now, there is no common agreement to either code characters as complex or simple. Phylogeneticists have discussed which coding method is best, but have not incorporated the heuristic process of reciprocal illumination to evaluate the coding. Composite coding allows to test 1) if several characters were linked resulting in a structure described as a complex character or trait, or 2) if independently evolving characters resulted in the configuration incorrectly interpreted as a complex character. We propose that complex characters or character states should be decomposed iteratively into simpler characters when the original homology hypothesis is not corroborated by a phylogenetic analysis, and the character or character state is retrieved as homoplastic. We tested this approach using the case of fruit types within subfamily Cinchonoideae (Rubiaceae). The iterative reductive coding of characters associated to drupes allowed us to unthread fruit evolution within Cinchonoideae. Our results show that drupes and berries are not homologous. As a consequence, a more precise ontology for the Cinchonoideae drupes is required.
创建时间:
2017-06-07
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

Allen Brain Atlas

Allen Brain Atlas 是一个综合性的脑图谱数据库,提供了详细的大脑解剖结构、基因表达数据、神经元连接信息等。该数据集包括了小鼠、人类和其他模式生物的大脑数据,旨在帮助研究人员理解大脑的结构和功能。

portal.brain-map.org 收录

flames-and-smoke-datasets

该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。

github 收录

AgiBot World

为了进一步推动通用具身智能领域研究进展,让高质量机器人数据触手可及,作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子,智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思,重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目,旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集,AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍,场景范围覆盖面扩大 100 倍,数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能,从抓取、放置、推、拉等基础操作,到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。

github 收录

boat

本项目所使用的数据集名为“boat”,旨在为改进YOLOv11的船舶类型检测系统提供丰富的训练素材。该数据集包含六个主要类别,分别为:散货船、集装箱船、渔船、一般货船、矿石运输船和客船。这些类别涵盖了船舶运输行业的多样性,确保了模型在不同类型船舶识别上的全面性和准确性。数据集中的图像经过精心挑选和标注,确保每个类别的样本都具有代表性。通过使用“boat”数据集,改进后的YOLOv11模型将能够更准确地识别和分类不同类型的船舶,从而提高船舶监测和管理的效率。

github 收录

Weibo21

Weibo21 是用于多域假新闻检测 (MFND) 的假新闻数据集的基准,带有标注的域标签,其中包含来自 9 个不同域的 4,488 条假新闻和 4,640 条真实新闻。

OpenDataLab 收录