five

EPiC database - Hardwood

收藏
DataCite Commons2020-12-10 更新2025-04-17 收录
下载链接:
https://melbourne.figshare.com/articles/dataset/EPiC_database_-_Hardwood/9979799
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
This material is part of the free Environmental Performance in Construction (EPiC) Database. The EPiC Database contains embodied environmental flow coefficients for 250+ construction materials using a comprehensive hybrid life cycle inventory approach.<br><br>Timber comes in a wide range of varieties and sizes. It is used for structural and non-structural purposes, and can vary significantly in density, grain texture, workability, usage and cost. It is lightweight, easy to handle and transport, and has a good strength to weight ratio. It is typically divided into softwood varieties, such as Pine, Cypress and Spruce and hardwood varieties such as Victorian Ash, Blackbutt and Oak. The term hardwood and softwood is a botanical distinction, and not an indication of timber strength or density. The density of timber is highly dependent on the species, varying from 120 kg/m³ to 1 300 kg/m³ or higher.<br><br>Hardwood is generally more dense and durable than softwood varieties, with better longevity. Some hardwoods are naturally resistant to termites and pests and more fire resistant. It is commonly used for high traffic areas, quality furnishings and interior joinery, structural members, cladding and flooring. <br><br>Commercial timber products are typically kiln, or air-dried. Kiln/oven drying is done in a controlled environment over a relatively short time period. It produces a uniformly dried, high quality product that generally kills any fungi and insects in the wood. Air-drying is done over extended periods of time, and does not require any fuel inputs. It is cost effective, but needs to be carefully managed to reduce cracking and ensure consistent drying.
提供机构:
University of Melbourne
创建时间:
2019-10-15
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

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

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

中国区域交通网络数据集

该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。

data.stats.gov.cn 收录

Yahoo Finance

Dataset About finance related to stock market

kaggle 收录

Awesome JSON Datasets

一个精选的无需认证的JSON数据集列表。

github 收录