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世界种子植物科的分布区类型系统文件。

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简介：
该资源包含“世界种子植物科的分布区类型系统”的相关资料，旨在提供关于世界种子植物科植物分布区域类型研究的全面信息。资源文件重复多次，包含“世界种子植物科的分布区类型系统”这一主题的多个副本。

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  • 世界种子植物科分布区类型的系统研究.rar
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    本研究旨在通过分析全球种子植物各科的地理分布特征，确立其分布类型，并探讨这些类型间的演化关系及生态意义。 世界种子植物科的分布区类型系统RAR文件包含了关于全球范围内不同种类种子植物地理分布的研究内容。该研究可能探讨了各类种子植物在地球上的特定区域如何呈现，并分析这些模式背后的原因，如气候、土壤条件以及历史事件等的影响。这样的资料对于生态学和生物多样性保护等领域具有重要的参考价值。
     
  • 已发布的世界国家行政区划SHP文件
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    该资源提供全球各国家及主要行政区划的矢量边界数据（SHP格式），便于地理信息系统(GIS)用户进行空间分析与地图制作。 《已出版世界国家行政区划》包含中国及南海诸岛的详细资料，为ArcGIS平台的Shapefile（shp）文件格式。该数据集已经过当时的国家测绘局审核确认（约2018年）。
     
  • 物种分布的模型分析
    优质
    《物种分布的模型分析》一书聚焦于运用统计学和生态学原理构建预测模型，探讨影响生物种类地理分布的关键因素。 物种分布模型教程及讲义，探讨生态位模型在R语言中的应用。
     
  • 植物幼苗分类器：基于CNN的植物种类识别-源码
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    本项目提供了一种基于卷积神经网络（CNN）技术的植物幼苗分类系统源代码，旨在实现高效准确地对不同种类植物幼苗进行自动识别。 奥尔胡斯大学信号处理小组与南丹麦大学合作发布了一个数据集，其中包含12种植物物种在不同生长阶段的图像。该数据集中区分杂草和农作物幼苗的能力有助于提高作物产量并改善环境管理。
     
  • 植物分类数据集（涵盖99种不同植物）
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    本数据集包含了九十九种各异植物的详细信息，为研究者提供了一个全面而丰富的资源库，用于进行植物分类、特征分析等相关科研活动。 这个数据集包含99种不同的植物。它被分为培训（80%）、测试（10%）和验证数据（10%）。总共有19,000张植物图片。
     
  • 综合分类：一种跨学科的物种划分方法
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    本文介绍了一种创新性的跨学科物种划分方法——综合分类法，结合了生物学、信息学等多领域知识和技术，旨在提高物种分类的准确性和效率。 整合分类是一种结合多学科的方法来界定物种。兰飞和李虎指出，多数权威分类学家认为物种边界是需要验证的假设。准确且有效的物种界定对于生物多样性的研究至关重要。
     
  • PySDMs：用于生态物种分布模型（SDM）的Python对象类库
    优质
    PySDMs是一款专为构建和分析生态物种分布模型（SDMs）设计的Python工具包，提供丰富的对象类以支持数据处理、模型训练及结果评估。 PySDMs 是 Python 中用于生态物种分布模型（SDM）的面向对象类库。该软件包提供了一种地理分类包装布局方法来建模指标物种分布，并且使用了开源许可证。 安装此软件包需要通过 PIP 安装程序脚本完成。此外，还提供了单元测试以确保代码质量与稳定性。 PySDMs 在 SDM 框架的建模部分完成了大部分核心工作，主要集中在插值功能上，将地理分类步骤封装在面向对象的方式中进行处理。然而，省略了预处理步骤的工作流程，因为这些步骤通常更容易使用 R 语言来完成（具体可以参考项目中的 Jupyter 笔记本示例）。 PySDMs 是为研究约书亚树和沙漠夜蜥蜴的气候变化影响而开发的工具。其中包含的主要功能是 `self.fit()` 方法，该方法利用 PyCaret 进行模型训练，并考虑基于树的方法、神经网络以及最佳子集选择软投票混合策略来提高预测准确性。 需要一个具有分类目标变量的数据集和一些数字特征来进行建模过程。
     
  • 魔兽世界的模型文件代码
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    《魔兽世界》的模型文件代码是构成游戏中角色、怪物及各种道具外观的重要数据，通过解读这些代码，玩家和开发者可以深入理解游戏美术资源的设计与实现方式。 在《WOW》游戏中，模型修改主要用于调整地域、物品及人物的外观，使这些元素更加突出并易于识别。
     
  • 大型34种植物叶片图像分类数据集（含数据集划分）
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    这是一个包含34种植物的大型图像数据库，专注于叶子形态的多样性。数据集已详细划分，便于研究和教学使用。 数据包含：一个大型34植物叶片图像分类数据集（已划分好训练集与测试集），可以直接用ImageFolder打开进行图像分类任务。 【数据集介绍】该数据集中包括了34种不同类别的植物叶片，如苹果、葡萄和猕猴桃等。 【数据总大小】533MB 【数据集详情】data目录下分为train（训练集）与test（测试集），分别包含27,346张及6,654张图片。此数据集适用于yolov5的分类任务。 【json文件】提供了一个包含所有植物叶片类别信息的字典文件。 为了便于查看，还提供了可视化脚本，可以随机选取四张图片进行展示，并将其保存在当前目录下。该脚本无需修改即可直接运行。