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Projecting 1 km-grid population distributions from 2020 to 2100 globally under shared socioeconomic pathways|人口预测数据集|全球数据分析数据集
收藏DataCite Commons2021-02-05 更新2024-07-28 收录
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Spatially explicit population datasets can play an important role in climate change, urban planning, resource management and other fields. Several gridded datasets already exist, but global data, especially high-resolution data on future population are largely lacking. Based on the open-accessed LandScan datasets from 2010 to 2018 and linear extrapolation model, we present a population dataset covering 233 countries or areas at an approximately 1 km (30 arc-seconds) spatial resolution with 10-year intervals for the period 2020–2100 by implementing two steps: land-use dependence and total constraint. These data are quantitatively consistent with the Shared Socioeconomic Pathways’ (SSPs) national population and urbanization projections. Considering the outbreak of COVID-19, we add SSP3-COV scenario to describe the global population distribution affected by the pandemic. The global gridded population projection data are validated by comparing 2010 and 2015 population projection data with the LandScan population data at the sub-national level. The verification results show that our dataset can serve as an input for predictive research in various fields.<br>
提供机构：
figshare
创建时间：
2021-02-05
数据主题
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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中国食物成分数据库
食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源，是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件；也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础，兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分（含胆固醇）数据，657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。
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为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集，包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境，包括行人、车辆、自行车等多种目标，以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集，手动标注了超过260万个目标边界框，并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
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PDT Dataset
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