Hawksbill_green turtles Chagos Archipelago Western Indian Ocean-reference-data|海洋生态保护数据集|动物追踪数据集
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N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)
简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成,并以与原始 MNIST 数据集(28x28 像素)相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIST 示例时移动来捕获的,如本视频所示。可以在下面的论文中找到对数据集及其创建方式的完整描述。如果您使用数据集,请引用本文。果园,G。科恩,G。贾亚万特,A。和 Thakor, N. “Converting Static Image Datasets to Spiking Neuromorphic Datasets Using Saccades”,《神经科学前沿》,第 9 卷,第 437 期,2015 年 10 月
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中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。
国家海洋科学数据中心 收录
TILDA 400
Textile Texture Database (TILDA) for defect detection
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Wafer Defect
该数据集包含了七个主要类别的晶圆缺陷,分别是:BLOCK ETCH、COATING BAD、PARTICLE、PIQ PARTICLE、PO CONTAMINATION、SCRATCH和SEZ BURNT。这些类别涵盖了晶圆在生产过程中可能出现的多种缺陷类型,每一种缺陷都有其独特的成因和表现形式。数据集不仅在类别数量上具有多样性,而且在样本的多样性和复杂性上也展现了其广泛的应用潜力。每个类别的样本均经过精心标注,确保了数据的准确性和可靠性。
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