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UAN电力设备状态数据集|电力设备维护数据集|预测性维护数据集
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UAN电力设备状态数据集是由公用分析网络收集，涵盖北美多家公用事业公司的电力设备数据。该数据集包含15个子集，涉及多种电力设备类型，如电缆、变压器、塔架等，总计数万条记录。数据集通过定期检查和维护记录收集，部分数据集包含健康指数，用于评估设备状态。创建过程涉及数据请求、处理和格式化，确保数据质量和一致性。该数据集主要应用于电力设备的预测维护、健康状态评估和优化管理策略，旨在提高电力系统的可靠性和效率。
提供机构：
公用分析网络
创建时间：
2020-07-28
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
GAOKAO-Bench
GAOKAO-Bench是由复旦大学计算机科学与技术学院创建的数据集，涵盖了2010至2022年间中国高考的所有科目题目，共计2811题。该数据集包含1781道客观题和1030道主观题，题型多样，包括单选、填空、改错、开放性问题等。数据集通过自动化脚本和人工标注将PDF格式的题目转换为JSON文件，数学公式则转换为LATEX格式。GAOKAO-Bench旨在为大型语言模型提供一个全面且贴近实际应用的评估基准，特别是在解决中国高考相关问题上的表现。
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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MMAUD
MMAUD数据集是由南洋理工大学电气与电子工程学院创建，专注于小型无人机的检测、分类和轨迹估计。该数据集结合了多种传感器输入，包括立体视觉、多种激光雷达、雷达和音频阵列，以高保真度模拟真实世界场景。MMAUD提供了由Leica生成的精确地面实况数据，增强了数据集的可信度，并支持算法的精确和高效开发。数据集的应用领域包括无人机威胁检测、分类和轨迹估计，旨在解决现代微型无人机威胁带来的挑战。
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