Khristiaskiy vestnik = [Christian herald], vol. 22, whole no. 253-255 (1958 October-December)|宗教传播数据集|五旬节教会数据集
收藏flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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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。
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O*NET
O*NET(Occupational Information Network)是一个综合性的职业信息数据库,提供了关于各种职业的详细描述,包括技能要求、工作活动、知识领域、工作环境等。该数据集被广泛用于职业分析、教育和劳动力市场研究。
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Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集,包含多种水果的图像,如苹果、香蕉、樱桃等,总计42345张图片,分为训练集和验证集,共有64个水果类别。
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全球1km分辨率大气二氧化碳浓度数据集(2003-2023)
持续增加的人为CO₂排放导致了全球变暖和气候变化,进而引发了全球范围的重大环境、经济和健康损失,基于卫星遥感数据准确连续地监测大气CO₂变化对于理解全球碳循环、评估碳源和碳汇的分布以及制定有效的减排政策至关重要。大气CO2柱浓度(XCO2)指从地表到大气顶层干燥空气柱中CO2的平均体积比,是用来表征大气中CO2分子含量的物理量。当前已公开发表的全球无缝XCO2产品存在无法同时提供长时间跨度和高时空分辨率的问题,限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于来自SCIAMACHY、GOSAT 和 OCO-2 三颗卫星/传感器的XCO2观测数据进行二次研发,以卫星XCO2观测数据为训练标签,与 CO₂ 排放、吸收和传输相关的多源因素为解释变量,利用整合了U-Net网络和ConvLSTM网络的深度学习算法构建预测模型,生成了国际首套2003-2023年全球时空连续1公里分辨率逐日XCO2数据集。经全球27个TCCON地面观测站点的验证,结果表明该产品具有较好的精度(决定系数R2为0.989,均方根误差RMSE为1.021ppm)。本数据集为深化对全球碳循环的理解、评估减排政策以及应对气候变化挑战提供了重要的基础数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
