哈尔滨市交通事故、火灾及社会治安信息|公共安全数据集|城市管理数据集
收藏中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
UniMed
UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集,由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构创建,包含超过530万张图像-文本对,涵盖六种不同的医学成像模态:X射线、CT、MRI、超声、病理和眼底。数据集通过利用大型语言模型(LLMs)将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式,并结合现有的医学图像-文本数据,实现了可扩展的视觉-语言模型(VLM)预训练。UniMed旨在解决医学领域中公开可用的大规模图像-文本数据稀缺的问题,适用于多种医学成像任务,如零样本分类和跨模态泛化。
arXiv 收录
MIMII数据集
MIMII数据集是由日立有限公司研究与开发集团创建的,专注于工业机器异常声音检测的数据集。该数据集包含26,092个正常操作条件下的声音文件,涵盖阀门、泵、风扇和滑轨四种机器类型。数据集的创建过程中,使用了TAMAGO-03麦克风阵列进行声音采集,并在多个真实工厂环境中混合背景噪声以模拟实际环境。MIMII数据集主要用于机器学习和信号处理社区开发自动化设施维护系统,特别是在无监督学习场景下检测机器异常声音。
arXiv 收录