有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
High Coast/Kvarken (SWE/FIN) World Heritage Site Survey Dataset on Place Attachment|社会文化数据集|环境管理数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-28 收录
下载链接：
https://zenodo.org/record/5243244
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The survey was conducted in the High Coast/Kvarken Archipelago UNESCO World Heritage Site. The questionnaire was sent to a random sample of 3000 inhabitants of the area. The survey dataset includes anonymised responses of 126 inhabitants in Finland and 180 in Sweden. It covers inhabitants' sense of place attachment, landscape values, trust in management, views on management options and perceptions of recognition. Methodology Kind of data: Text, Numeric Thematic focus / Topic: SocietyAndCulture.Community; SocietyAndCulture.UrbanAndRuralLife Keywords: Sustainability, Natural resources, Place attachment, Environmental management, Epistemic recognition, Trust Country of data collection: FI and SE Category of respondents: Inhabitants of the High Coast/Kvarken Archipelago World Heritage Site Unit type: GeographicUnit Sampling procedure: Probability.SimpleRandom Mode of collection: SelfAdministeredQuestionnaire.CAWI Data collection period: From 2020-11 to 2020-12
创建时间：
2024-01-31
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
Salinas
Salinas数据集是一个高光谱遥感图像数据集，包含16个波段，覆盖了加利福尼亚州Salinas山谷的农业区域。该数据集主要用于高光谱图像分类和土地覆盖分析。
www.ehu.eus 收录
LFW (Labeled Faces in the Wild)
Labeled Faces in the Wild，是一个人脸照片数据库，旨在研究无约束的人脸识别问题。该数据集包含从网络收集的超过 13,000 张人脸图像。每张脸都标有图中人物的名字。照片中的 1680 人在数据集中有两张或更多张不同的照片。这些人脸的唯一限制是它们是由 Viola-Jones 人脸检测器检测到的。更多细节可以在下面的技术报告中找到。
OpenDataLab 收录
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
github 收录
Electrical-Lines-Defect-Detection
该数据集是针对电力线路缺陷检测的，包含了由APEPDCL线路工人使用移动相机捕获的图片，并由Sampath Balaji团队整理。数据集以CC BY 4.0许可证发布，旨在促进开源合作、可重现性和人工智能的实践学习。数据集分为两个模块：目标检测和分类。目标检测模块遵循YOLOv12格式，分类模块由文件夹和CSV文件组成，都提供了训练、验证和测试数据集。
huggingface 收录