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2016-2020年我国不同作物种植体系农药沉积谱数据库|农业农药数据集|环境影响数据集
收藏国家农业科学数据中心2023-01-19 更新2024-03-07 收录
下载链接：
https://www.agridata.cn/data.html#/datadetail?id=291079
下载链接
链接失效反馈资源简介：
24种农药在25种作物上的原始沉积数据，含有作物名称、农药中文名、试验地点、经纬度、作物靶区、农药原始沉积量等数据
提供机构：
中国农业科学院植物保护研究所,江苏省农业科学院,安徽农业大学,中国农业大学,南京农业大学,农业农村部农药检定所
创建时间：
2023-01-19
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
FlowBench
FlowBench是由爱荷华州立大学创建的一个大规模流体模拟数据集，包含超过10,000个样本，旨在评估神经PDE求解器在复杂几何形状上的性能。数据集涵盖了多种复杂几何形状（参数化和非参数化）和流体条件（雷诺数和格拉晓夫数），捕捉了从稳态到瞬态的各种流体现象。每个样本都包含速度、压力和温度场的数据，以及升力、阻力和努塞尔数等工程特征。FlowBench的创建过程包括使用高保真模拟器进行直接数值模拟，确保数据的准确性和可靠性。该数据集主要应用于工程领域，如航空航天、汽车设计和生物流体学，旨在解决复杂几何形状上的流体动力学问题。
arXiv 收录
Spambase
Spambase数据集是一个垃圾邮件数据集，包含57个属性和4601个实例。该数据集主要用于垃圾邮件的识别和分类。垃圾邮件的资源都来自邮件管理员和提交垃圾邮件的个人。可用于构建垃圾邮件过滤器。 该数据集由惠普实验室在1999年7月发布，马克·霍普金斯、埃里克·里伯、乔治·福尔曼和雅普·苏蒙德为主要贡献者。
OpenDataLab 收录
RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
github 收录
ADNI
阿尔茨海默病神经影像研究计划 (ADNI) 是一项多站点研究，旨在改善预防和治疗阿尔茨海默病 (AD) 的临床试验。[1] 这项合作研究结合了私营和公共部门的专业知识和资金，以研究患有AD的受试者，以及那些可能发展成AD和控制没有认知障碍迹象的人。[2] 美国和加拿大63个地点的研究人员通过神经影像学，生化，和遗传生物标记。[2][3] 这些知识有助于找到更好的预防和治疗AD的临床试验。ADNI已经产生了全球性的影响，[4] 首先是通过开发一套标准化的协议，以允许对来自多个中心的结果进行比较，[4] 其次是其数据共享政策，该政策使所有数据在没有禁运的情况下提供给世界各地的合格研究人员。[5] 迄今为止，超过1000份科学出版物使用了ADNI数据。[6] 许多其他与AD和其他疾病相关的计划已经使用ADNI作为模型来设计和实施。[4] ADNI一直在2004年运行，目前2021年获得资助。
OpenDataLab 收录