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博茨瓦纳奥卡万戈三角洲退水农业不同洪水模式下土壤理化性质评估
中文翻译:本研究考察了奥卡万戈三角洲洪泛平原退水农业系统中的土壤物理与营养特性,旨在理解洪水模式如何影响土壤质量和农业生产率。研究人员利用土壤螺旋钻在30 cm深度采集土壤样品以测定理化参数。采用吸收分光光度法测量交换性阳离子,包括钙(Ca<sup>2+</s
来源:Soil Science Society of America Journal
时间:2026-08-30
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综述:气候因素如何直接影响非洲脑膜炎带流行性脑脊髓膜炎的发病率和风险?一项叙述性文献综述
全球流行性脑脊髓膜炎的最高发病率发生在非洲脑膜炎带,该区域横跨撒哈拉以南非洲的26个国家。该地区流行性脑脊髓膜炎发病率具有高度季节性,暴发主要发生在旱季,其特征是低降雨量和大气湿度、高温以及沙尘和风速增加。流行性脑脊髓膜炎暴发的强季节性恰与气候因素的季节变化相
来源:GeoHealth
时间:2026-08-30
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将CARE和FAIR原则融入开放的第四纪数据资源:从思考到初步行动
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摘要
地球科学领域的开放数据资源旨在通过向众多用户群体提供高质量的数据,推动大规模、综合性、符合伦理原则且可重复的研究。这些目标体现了FAIR原则(开放性、公平性、重用性和透明度)。近期的一些研究呼吁开放数据存储库将这些努力与对原住民数据治理(IDGov)的支持相结合
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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HuashuTrees - 涵盖多种树种、包含有叶季和无叶季详细标注的TLS点云数据集
摘要地面激光扫描(TLS)能够获取精确的树木三维几何信息,有利于森林管理和生态学。深度学习增强了 TLS 点云处理能力,但需要大量带有语义注释的训练数据。现有数据集通常侧重于树木分割或物种分类,缺乏详细的枝叶分离,而这对于碳储量和光合作用建模至关重要。带有枝叶分离标签的现实世
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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一个涵盖语义、空间和时间类别的多任务视频推理数据集,具有四个难度级别
摘要视觉推理是指通过多步推理来解读基于隐式文本查询的视觉输入的能力。由于缺乏相关的基准测试,这仍然是深度学习模型面临的一项挑战。以往在视觉推理方面的研究主要集中在推理分段上,即模型试图根据隐式文本查询对对象进行分割。本文提出了推理视觉任务(RVTs),这是一种统一的框架,它不仅涵
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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在铜-陶瓷基板上进行激光粉末床熔融(LPBF)过程中获得的原位高速热视频数据
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摘要原位监测和检测已被广泛认为是工业应用增材制造(AM)的关键技术。在现有的传感方法中,热成像技术发挥着核心作用,因为它能够提供关于热梯度和高温喷射物的空间分辨信息,而这些因素与缺陷形成机制密切相关。然而,高速热成像需要复杂的设备,因此公开可用的数据集非常匮乏。为了解决这
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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多类别眼部图像数据集:用于基于人工智能的眼睑疾病分割与分析
摘要异常的眼睑位置和形态可导致视觉功能障碍、眼表损伤和面部畸形,突显了对眼睑进行精确评估的必要性。人工智能(AI)的发展使得利用眼部外部图像自动分析眼睑异常成为可能,但由于缺乏包含多类别病变且具有标准化结构标注的公开数据集,相关发展受到限制。为弥补这一缺口,我们构建了一个临床
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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Corallodiscus lanuginosus 这种广泛分布的药用植物几乎完成了全基因组参考序列的组装
摘要
Corallodiscus是一个包含五个物种的寡型属,其中C. lanuginosus分布最为广泛。该物种具有显著的形态变异、较高的遗传多样性,并且在生态和药用方面具有重要价值(被视为“复苏植物”)。这些特点使其成为研究分类学、基因组进化以及耐旱性的理想
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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用于利用深度学习实时检测新鲜和有缺陷蔬菜的多类别数据集
摘要在现实的市场环境中,公开可用的蔬菜数据集很少同时包含新鲜和有缺陷的样本,因为大多数现有数据集都是在受控的实验室环境中收集的。这种缺乏自然采集数据的情况限制了模型在实际场景中的泛化能力。为了解决这一问题,本研究引入了一个多类图像数据集,旨在实时检测现实条件下的新鲜和有缺陷蔬菜。
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30
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人类RBP靶基因基因集集合
RNA结合蛋白(RBP)是控制从合成到降解的RNA生命周期各方面的关键转录后调控因子。研究人员从公开可用的168个RBP的增强型交联免疫沉淀测序(eCLIP-seq)数据中提取RBP靶基因,并组装了一个基因集集合,该集合可通过过表征分析(ORA)、基因集富集分
来源:Scientific Data
时间:2026-08-30