five

Species Trait Data for Regression Analysis|物种特征数据集|回归分析数据集

收藏
DataONE2018-07-23 更新2024-06-08 收录
物种特征
回归分析
下载链接:
https://search.dataone.org/view/null
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Species trait data for each of the 768 paired carnivores in all 13 study areas. Species codes (Spp1 and Spp2) were derived from the first two letters of the genus and species name (e.g., EIBA = Eira barbara). Appendix S2 contains the full list of species examined in this study. We summarized the categorical variables of diet, temporal activity pattern, social structure, body size and taxonomic similarity in two ways. For the first coarse comparison method (e.g., DietCovSimple), we compared species with differing trait values (e.g., when species A | B are strict carnivore | omnivore) to those where pairs shared the trait value (e.g., strict carnivore | strict carnivore). In other words, species pairs were either labeled the ‘same’ or ‘different’ for all categorical variables of interest. For the fine-scale trait comparison (e.g., DietCov), species pairs were categorically valued for all combinations of a trait (e.g., strict carnivore | strict carnivore = 1, strict carnivore | omnivore = 2, strict carnivore | insectivore = 3, etc.). We also characterized the mean weight ratio (heavier:lighter species, MeanBodySize) between two species, including it as a log-transformed continuous variable (logMeanBodySize). We also include the observed number of carnivore species in each study area (NumSpecies) and the study area’s climate as determined by the Köppen-Geiger climate classification system (Climate). Finally, this file also includes the estimated Species Interaction Factor (SIF), the standard deviation of SIF (sd), and the log-transformed SIF values (logSIF).
创建时间:
2018-07-23
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

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

Materials Project 在线材料数据库

Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算,为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果,以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性,还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息,为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。

超神经 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

Nexdata/chinese_dialect

该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。

hugging_face 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。

github 收录