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？
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Simulation output for Beutel & Allen (2024) - Seasonal and interannual Salish Sea inflow origins using Lagrangian tracking|海洋模型数据集|Lagrangian分析数据集
收藏DataCite Commons2025-01-20 更新2024-07-13 收录
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This dataset includes setup files and simulation results for quantitative Lagrangian analysis using Ariane, an offline Lagrangian tool capable of calculating 3D parcel trajectories and volume transport, used in Beutel & Allen (2024). The simulations are based on the output from two regional ocean models: CIOPS-BC12, an atmosphere-ocean-ice forecasting system for the west coast of Canada, and SalishSeaCast, a 3D physical-biological-chemical ocean model of the Salish Sea. The simulation results were utilized to analyze the water masses entering the Salish Sea and to assess the seasonal and interannual variability in their contributions to inflow. This knowledge is crucial for understanding the vulnerability of the Salish Sea to anthropogenic impacts.
提供机构：
Federated Research Data Repository / dépôt fédéré de données de recherche
创建时间：
2023-06-21
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
Nexdata/chinese_dialect
该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据，收集自多个方言区域的本地方言使用者，涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件，单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别（ASR）和音频说话人识别。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
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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。
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dacl1k
dacl1k是一个专注于实际桥梁损伤检测的多标签分类数据集，由联邦国防军大学创建。该数据集包含1,474张图像，这些图像来源于实际的建筑检查，涉及多种损伤类型，如裂缝、风化、剥落、暴露钢筋和锈蚀等。dacl1k数据集的创建过程涉及专业工程师的标注，确保了数据的高质量和准确性。该数据集主要用于评估和改进桥梁损伤识别模型，特别是在实际应用场景中的性能。
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ReferCOCO数据集
ReferCOCO数据集包括refcoco、refcoco+和refcocog三个子集，用于视觉定位任务。数据集包含图像和对应的描述性文本，用于训练和测试模型识别图像中特定对象的能力。
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