five

Acoustic backscatter gridded data for the Lido inlet, Venice Lagoon, (2011 survey)

收藏
DataCite Commons2024-08-16 更新2025-04-16 收录
下载链接:
https://www.marine-geo.org/doi/10.1594/IEDA/324772
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
This high-resolution (0.5m resolution) gridded backscatter data set was collected during September and October 2011 in the Lido inlet (Venice Lagoon) using a Kongsberg Simrad EM 3002 MBES system. The operational frequency for this survey was set at 300 kHz. A Kongsberg Seatex Seapath 300 positioning system, with NRTK correction for the first part of the survey and with OMNISTAR Land corrections for the second part of the survey, was used for ship positioning. The data was collected aboard small boat MBN1206 of the Hydrographic Office of Italian Navy. The backscatter data was processed with the Fledermaus Geocoder Toolbox (FMGT) software. The data file is in the ESRI ASCII grid format, WGS-84, UTM zone 33N.
提供机构:
Interdisciplinary Earth Data Alliance (IEDA)
创建时间:
2019-05-30
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

CENSUS2011

Indian Census data which was collected in 2011

kaggle 收录

MMRS - 多模态遥感指令跟随数据集

MMRS数据集,包含了100万多个图像-文本对,涵盖了分类、检测、图像描述、VQA、视觉定位等多个任务,并包括光学、红外和SAR三种视觉模态。该数据集旨在促进遥感领域中MLLMs的持续发展。

arXiv 收录

MedDialog

MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。

github 收录

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录