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Data and analysis underlying two user studies on acceptance and effect of computer-based perspective broadening support for appraisal training|计算机辅助训练数据集|用户研究数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://data.4tu.nl/articles/_/12694502/1
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Data files, statistical analysis scripts, and output files underlying the analyses presented in the paper by Ursula M. Beer, Mark A. Neerincx, Nexhmedin Morina, Willem-Paul Brinkman, "Computer-based Perspective Broadening Support for Appraisal Training: Acceptance and Effects", International Journal of Technology and Human Interaction (IJTHI). In this paper, two studies are reported. The first analysis (study 1) is carried out on data collected in workshops on perspective broadening incorporating technological support among two populations: Dutch soldiers (n=58) and Dutch firefighters (n=17). Data focuses on acceptance and response to a support application. The second analysis (study 2) is carried out on data collected in a lab experiment with a group of university students (n=60). The focus of this experiment was to compare the effect of the support tool to peer-based training condition.
创建时间：
2023-06-28
数据主题
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)
简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成，并以与原始 MNIST 数据集（28x28 像素）相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIST 示例时移动来捕获的，如本视频所示。可以在下面的论文中找到对数据集及其创建方式的完整描述。如果您使用数据集，请引用本文。果园，G。科恩，G。贾亚万特，A。和 Thakor, N. “Converting Static Image Datasets to Spiking Neuromorphic Datasets Using Saccades”，《神经科学前沿》，第 9 卷，第 437 期，2015 年 10 月
OpenDataLab 收录
中国沙漠边界数据集（2000-2020年）
本数据集基于Landsat遥感影像，通过辐射定标和大气校正等预处理算法得到沙漠区域影像，通过人工目视解译及波段指数的方法提提取沙漠边界区域。数据集涉及的沙漠主要包括中国八大沙漠。分别为腾格里沙漠，塔克拉马干沙漠，巴丹吉林沙漠，库布奇沙漠，乌兰布和沙漠，库木塔格沙漠，古尔班通古特沙漠，...
国家冰川冻土沙漠科学数据中心 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
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SafetyHelmetWearing-Dataset
安全帽佩戴检测数据集(SHWD)，用于安全帽佩戴和人体头部检测。数据集包含7581张图像，其中9044个安全帽佩戴对象(正例)和111514个正常头部对象(未佩戴或负例)。正例对象来自Google或百度，并通过LabelImg手动标注。部分负例对象来自SCUT-HEAD数据集，我们对其进行了修正以适应Pascal VOC格式。
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