區段徵收補償費屆滿或即將屆滿15年未領歸屬國庫案件-淡海新市鎮第1期發展區第1開發區|土地管理数据集|财政数据集
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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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CatMeows
该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
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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。
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SARDet-100K, DOTA, DroneVehicle
该研究构建了一个多模态遥感目标检测的基准数据集,融合了SARDet-100K、DOTA和DroneVehicle三个数据集,涵盖了SAR、光学和红外等多种传感器模态。数据集旨在解决多模态遥感图像中的目标检测问题,特别是针对水平或旋转边界框的检测任务。通过整合不同模态的数据,该数据集为多任务学习提供了丰富的训练样本,能够有效提升模型在复杂场景下的泛化能力。数据集的应用领域包括无人机、卫星遥感等低空经济与地球观测任务,旨在实现多传感器数据的统一处理与高效检测。
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VEDAI
用于训练YOLO模型的VEDAI数据集,包含图像和标签,用于目标检测和跟踪。
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