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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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[dataset] Green deserts, but not always: A global synthesis of native woody species regeneration under tropical tree monocultures|生态学数据集|数据分析数据集
收藏Mendeley Data2024-06-27 更新2024-06-27 收录
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https://figshare.com/articles/dataset/_dataset_Green_deserts_but_not_always_A_global_synthesis_of_native_woody_species_regeneration_under_tropical_tree_monocultures/23968044
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Datasets of the paper "Green deserts, but not always: A global synthesis of native woody species regeneration under tropical tree monocultures"Review_plantation_regeneration_v_GCB - global datasetArticle_ID - corresponding published articles used to create the global datasetReview_mono_reg_BR_GCB - Brazil case studysp_BR_GCB - Brazil case study species listreview_code - R code for the analysis
创建时间：
2024-03-22
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
Other-Animals-10
该数据集包含103张图像，每张图像对应一个动物标签，标签类别包括熊、蜜蜂、甲虫等34种动物。数据集仅包含一个训练集，用于训练模型。
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Photovoltaic power plant data
包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。
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Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集，包含多种水果的图像，如苹果、香蕉、樱桃等，总计42345张图片，分为训练集和验证集，共有64个水果类别。
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Vehicle Energy Dataset (VED)
Vehicle Energy Dataset (VED)是由密歇根大学创建的一个大规模数据集，包含从2017年11月至2018年11月期间，在美国密歇根州安娜堡收集的383辆个人汽车的燃油和能量数据。该数据集捕捉了车辆的GPS轨迹以及燃油、能量、速度和辅助电源使用的时间序列数据。数据集中的车辆类型多样，包括264辆汽油车、92辆混合动力车和27辆插电式混合动力/电动车。VED数据集总里程约374,000英里，涵盖了从高速公路到交通密集的市中心区域等各种驾驶条件和季节。数据集创建过程中，研究团队通过安装在车辆上的OBD-II记录器收集数据，并对个人身份信息进行了去标识化处理，以保护参与者隐私。VED数据集的应用领域广泛，包括车辆能源消耗建模、驾驶员行为建模、机器学习和深度学习、交通模拟器的校准、最佳路线选择模型、人类驾驶员行为预测以及自动驾驶汽车的决策制定等。
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Food101
Food101是一个包含101种食物类别的数据集，共有101,000张图片。每个类别提供250张手动审查的测试图像和750张训练图像。训练图像未经清理，因此仍包含一定量的噪声。所有图像都被缩放到最大边长为512像素。图像包括光照、视角和背景的变化，使其成为一个具有挑战性的数据集。
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