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Central bank foreign exchange reserves during the Bretton Woods period - new data from France, the UK and Switzerland|国际金融数据集|历史数据数据集
收藏DataONE2022-07-12 更新2024-06-08 收录
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Data for reserves for France, the UK and Switzerland. British and Swiss data at daily frequency. French data at bi-weekly frequency. Data copied directly from archives. For the Bretton Woods period (1945-1971). More details in the data paper available here https://doi.org/10.31235/osf.io/he7gx.
创建时间：
2023-11-08
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据
1.对核电厂焊缝射线质量、缺陷进行智能精准识别与评定，为核电厂焊缝射线质量智能评定模型提供训练数据，提高核电厂焊缝射线评定标准的准确性，进一步提升核电厂焊缝射线质量。 2.能够为核电厂焊缝质量控制提供决策依据，通过焊缝质量、缺陷训练数据持续优化模型检测标准，进一步保障核电站设备安全和长期稳定运行。数据收集和处理： 步骤1数据收集：方式一：通过使用数字射线检测设备采集获取原始焊缝图像数据；方式二：通过高分辨率扫描设备对传统射线底片影像数据转化为原始焊缝图像数据。 步骤2数据处理：对收集到的原始焊缝图像数据进行图像预处理，去除图像噪声、矫正图像畸变，统一图像尺寸（将图像的高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）统一为3580×780（像素），确保原始焊缝图像数据质量和一致性。 步骤3数据标注：使用图像标注工具对原始焊缝图像数据的Filename(文件名)、Shapes（形状）、imagePath(路径)、imageData（图像数据）、imageHeight（图像高度）、imageWidth（图像宽度）等字段进行数据标注。其中：Filename(文件名)按照image_XXX.json按序号依次标注；Shapes（形状）字段中的label（标签）用于标注缺陷类型，缺陷类型标签包括5个缺陷等级：liewen（裂纹）、qikong（气孔）、jiazha(夹渣)、weironghe（未熔合）、weihantou(未焊透)，points(位置)用于标记缺陷在图像中的位置，通过坐标的形式进行标注，shape_type（形状类型）为用于框选缺陷的形状，在本数据标注过程中均使用rectangle（矩形）框进行框选，在同一个焊缝图像数据中可能存在多个缺陷，在进行数据标注的过程中Shapes（形状）可能包含多个缺陷；imagePath(路径)用于标记生成标注文件的存储位置，存储在图像的同一路径（文件夹）下；imageData（图像数据）为对通过数据收集阶段获取到的原始焊缝图像数据进行标注，按照image_XXX.tiff进行命名存储；对图像高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）分别标注为3580和780。通过以上数据标注过程确保为后续模型训练提供高质量的标注数据。 通过使用核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据能够构建例如：卷积神经网络（CNN）的自动识别模型，实现核电厂焊缝射线图像缺陷的自动识别并和缺陷类型的标注，辅助人工评定工作，提升检测效率和准确度。
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中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
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PU Dataset
德国帕德博恩大学（PU）轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据，包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比，PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据，为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。
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PartNet
我们介绍了PartNet: 一个一致的、大规模的三维对象数据集，用细粒度的、实例级的和分层的三维零件信息进行注释。我们的数据集包括573,585个零件实例，超过26,671个3D模型，涵盖24个对象类别。该数据集支持并充当许多任务的催化剂，例如形状分析，动态3D场景建模和仿真，可承受分析等。使用我们的数据集，我们建立了用于评估3D零件识别的三个基准任务: 细粒度语义分割，分层语义分割和实例分割。我们对四种最先进的3D深度学习算法进行了基准测试，用于细粒度语义分割，并对三种基线方法进行了基准测试。我们还提出了一种新颖的零件实例分割方法，并证明了其优于现有方法的性能。
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