麦克森 Maxent是用于对物种地理分布建模的独立Java应用程序。 这个开放源代码存储库使Maxent社区可以使用Maxent的Java源代码并为之做出贡献。 有关更多信息和最新的Maxent软件版本，请访问美国自然历史博物馆的Maxent主页： : 。 如果您正在寻找实现Java应用程序许多功能的R包maxnet，请在GitHub（对于开放源代码）或CRAN（对于R包）上寻找“ maxnet”而不是“ Maxent” 。 欢迎为Java应用程序和R软件包做出贡献。

GBIF 物种地图 一个简单的物种地图，它结合了和谷歌地图，使用了 AngularJS 和其他一些很酷的东西。 演示： : 安装 运行npm install 运行bower install 运行gulp start 工具箱 本项目使用： 新产品管理 鲍尔 AngularJS 浏览器化 吞咽 SASS 去做 单元测试 文档 获取物种图像 为生产添加 gulp 任务（缩小 CSS、JS）

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数学建模上交的matlab代码行波 单一物种React扩散方程的分析及其基本解的推导。 此外，在Matlab中使用pdepe求解器分析了缩放的Lotka-Volterra模型及其实现。 在2015/2016年提交给格拉斯哥大学，作为数学生物学的作业。 遵循2019862Lab3.pdf进行结果分析和代码文档。

Pinu物种的近红外光谱（NIRS）数据。 感谢潘Xi在中国林业科学研究院获得了NIRS的数据。 感谢西南林业大学的Xian Wang确定了木材样品的种类。

深度学习入门挑战 几年来，野生生物中的动物检测一直是生物学家非常感兴趣的领域。 他们经常研究动物的行为以预测其行为。 由于存在大量不同的动物，因此手动识别它们可能是一项艰巨的任务。 因此，可以根据动物的图像对动物进行分类的算法可以帮助研究人员更有效地监视动物。 此外，动物检测和分类还可以帮助防止动物车辆事故，追踪动物设施，防止盗窃并确保动物园中动物的安全。 深度学习的应用在计算机视觉领域正在Swift增长，并正在帮助构建强大的分类和识别模型。 我们可以利用深度学习的这种力量来构建可以对不同种类的动物进行分类和区分的模型。 在此数据集中，我们提供了30种不同动物的19,000张图像。 在接下来的90天内，我们将向您挑战以建立模型，以便在给定图像的情况下，该模型将预测每种动物类别的概率。 具有最高概率的动物类别将表示该图像属于该动物类别。 这是一个入门文件，可供初学者通过此挑战进入深度学

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Plebejus-argus-SDM：在当前和未来的气候变化情景中，英国Plebejus argus的物种分布模型（2070）