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Record, KTU 4.120|考古学数据集|楔形文字数据集
收藏Mendeley Data2024-06-12 更新2024-06-30 收录
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https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1RLLJ2PT
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链接失效反馈资源简介：
[Text or Publication Number Note:] KTU 4.120, KTU2 4.120, KTU3 4.120, CTU 4.120, CAT 4.120 ❧ [Excavation Description:] Found during excavations at Ras Shamra. ❧ [Medium:] Clay ❧ [Script Note:] Alphabetic Cuneiform ❧
创建时间：
2024-06-08
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
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
github 收录
Stanford Cars
Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像，其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌，型号，年份，例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。
OpenDataLab 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录
DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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