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Seaborne metadata database|大堡礁数据集|元数据管理数据集

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DataCite Commons2024-07-08 更新2024-07-13 收录
大堡礁
元数据管理
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https://data.csiro.au/collection/csiro%3A61286v6
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资源简介:
The SEABORNE (Sustainable UsE And Benefits fOR mariNE) has consolidated and synthesised existing information about who is using the Reef, how it is being used and what the benefits are from this use. SEABORNE began in November 2021, and initially, we were provided with a list of potential datasets relevant to our project in a spreadsheet. To this, we continued to search various data portals online and find additional datasets relevant to our project, particularly focusing on the Great Barrier Reef. We recorded these initially in an Excel spreadsheet. We then transferred this to an MS Access database and developed a more user-friendly entry form. Within the MS Access database, there is one table that stores all the metadata records entered. And another table that stores the static preview images. There are 58 fields (which have been described in a data dictionary) – some of these are mandatory. At the moment there are 3 metadata records entered and we expect this to grow to 50-100 records by the completion of the project.
提供机构:
CSIRO
创建时间:
2024-03-20
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TM-Senti

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马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条

马达加斯加岛在非洲的东南部,位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望,最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明,马达加斯加岛面积591,128.68平方千米,其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米,周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛,是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形,南北向长1,572千米;南北窄,中部宽,最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米,周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区,119个县。22个区分别为:阿那拉芒加区,第亚那区,上马齐亚特拉区,博爱尼区,阿齐那那那区,阿齐莫-安德列发那区,萨瓦区,伊达西区,法基南卡拉塔区,邦古拉法区,索非亚区,贝齐博卡区,梅拉基区,阿拉奥特拉-曼古罗区,阿那拉兰基罗富区,阿莫罗尼马尼亚区,法土法韦-非图韦那尼区,阿齐莫-阿齐那那那区,伊霍罗贝区,美那贝区,安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛(Antananarivo)位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山,其主峰马鲁穆库特鲁山(Maromokotro)海拔2,876米,是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著,是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物,其中包括马达加斯加特有物种狐猴(Lemur catta)、马达加斯加国树猴面包树(Adansonia digitata L.)等。

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UniMed

UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集,包含超过530万张图像-文本对,涵盖六种不同的医学成像模态:X射线、CT、MRI、超声、病理学和眼底。该数据集通过利用大型语言模型(LLMs)将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式,并结合现有的医学领域的图像-文本数据,以促进可扩展的视觉语言模型(VLM)预训练。

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