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收藏中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据,目前不同来源的全国行政区划数据非常多,但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此,锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础,辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据,参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础,具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日,包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图,按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日,我国共有34个省级单位,分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日,我国共有333个地级单位,分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟,其中38个矢量要素未纳入统计(比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等)。截止2023年1月1日,我国共有2843个县级单位,分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区,其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴(比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等)。
CnOpenData 收录
CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集,旨在通过大规模多语言数据集训练,实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率,并结合预训练的大型语言模型作为骨干,支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域,旨在解决高延迟和低自然度的问题,提供接近人类水平的语音合成质量。
arXiv 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
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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