Chryseobacterium daecheongense Kim et al. 2005 emend. Montero-Calasanz et al. 2014|微生物学数据集|细菌研究数据集
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Dataset About finance related to stock market
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DAT
DAT是一个统一的跨场景跨领域基准,用于开放世界无人机主动跟踪。它提供了24个视觉复杂的场景,以评估算法的跨场景和跨领域泛化能力,并具有高保真度的现实机器人动力学建模。
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DeepFashion
DeepFashion数据集是一个大规模的时尚识别和检索数据集,包含289,222张多样化的衣物图像,以及详细的边界框、时尚地标、类别和属性标注。该数据集由多媒体实验室,香港中文大学开发,用于支持非商业研究及教育目的。
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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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CKMImageNet
CKMImageNet是一个旨在推进AI驱动的环境感知无线通信和感知研究的综合数据集,由东南大学国家移动通信研究实验室提供。该数据集整合了位置特定的通道知识数据、高保真环境地图及其视觉表示。CKMImageNet支持多种AI驱动的方法进行通道知识图(CKM)构建,包含监督和非监督、判别和生成AI方法。数据集利用先进的射线追踪技术构建,确保了高保真度和环境准确性。它为AI模型学习环境感知传播模式提供了基础工具,可应用于6G系统的网络规划、资源分配等领域。
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