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Replication Data for: 'What We Teach about Race and Gender: Representation in Images and Text of Children's Books'|儿童书籍数据集|种族与性别数据集

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DataONE2023-09-26 更新2024-06-08 收录
儿童书籍
种族与性别
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https://search.dataone.org/view/sha256:8c6cc261ded5e83c13872099eee28325a6f6ba9d3583e45b2bcb590782767f43
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资源简介:
The data and programs replicate tables and figures from \"What We Teach about Race and Gender: Representation in Images and Text of Children's Books\", by Adukia, Eble, Harrison, Runesha, and Szasz. Please see the README file for additional details.
创建时间:
2023-11-08
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China Family Panel Studies (CFPS)

Please visit CFPS official data platform to download the newest data, WeChat official account of CFPS: ISSS_CFPS. The CFPS 2010 baseline survey conducted face-to-face interviews with the sampled households’ family members who live in the sample communities. It also interviewed those family members who were elsewhere in the same county. For those who were not present at home at the time of interview, basic information was collected from their family members at presence. All family members who had blood/marital/adoptive ties with the household were identified as permanent respondents. Prospective family members including new-borns and adopted children.

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中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

UAVid

UAVId 是一个高分辨率的无人机语义分割数据集作为补充,它带来了新的挑战,包括大规模变化、运动物体识别和时间一致性保持。 UAV 数据集由 30 个视频序列组成,这些视频序列在倾斜视图中捕获 4K 高分辨率图像。总共有 300 张图像被密集标记为 8 个类别,用于语义标记任务。

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CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

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PCLT20K

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