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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Bullseye Conductivity Temperature Depth Deployed 2016-06-24|海洋科学数据集|水下探测数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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https://data.oceannetworks.ca/DatasetLandingPage?doidataset=10.34943/e4166edb-4ce0-4b57-9856-acf4198fad53
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The Sea-Bird SeaCAT SBE19plus V2 7033 was deployed on 2016-06-24 at Bullseye. Bullseye is a location at Clayoquot Slope, where gas hydrates, seafloor cold seeps, and hydrate dynamics are observed. This device is a Conductivity Temperature Depth. Conductivity Temperature Depth (CTD) is an instrument package that contains sensors for measuring the conductivity, temperature, and pressure of seawater. Salinity, sound velocity, depth and density are variables that can be derived from sensor measurements. CTDs can carry additional instruments and sensors such as oxygen sensors, turbidity sensors and fluorometers. It was deployed on a fixed platform. Data from this deployment were archived and made available through Ocean Networks Canada's Oceans 2.0 digital infrastructure, with quality assurance and derived data products following established practices.
创建时间：
2024-01-31
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
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
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。
arXiv 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录
ISIC 2019
ISIC 2019数据集包含25,331张皮肤病变图像，用于皮肤癌检测挑战。这些图像分为三个类别：良性、恶性黑色素瘤和基底细胞癌。数据集还包括每张图像的元数据，如病变类型、患者年龄和性别等。
challenge2019.isic-archive.com 收录