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？
Laas Geel Point Cloud|考古学数据集|文化遗产数据集
收藏Mendeley Data2024-05-10 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://zenodo.org/records/10299731
下载链接
链接失效反馈资源简介：
> Laas Geel (Somali: Laas Geel), also spelled Laas Gaal, are cave formations on the rural outskirts of Hargeisa, Somaliland (situated in the Woqooyi Galbeed region of the self-declared but internationally unrecognised Republic of Somaliland). They contain some of the earliest known cave paintings in the Horn of Africa. Laas Geel's rock art is estimated to date to somewhere between 9,000 and 3,000 years BC. https://en.wikipedia.org/wiki/Laas_Geel Original data captured by CyArk, made available via the Open Heritage project: https://openheritage3d.org/project.php?id=v7a2-me37 Reduced from original 128 million point .e57 file to 1 million point .ply using [Nubigon](https://nubigon.com). Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
创建时间：
2024-01-08
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
The MaizeGDB
The MaizeGDB（Maize Genetics and Genomics Database）是一个专门为玉米（Zea mays）基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究，为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。
www.maizegdb.org 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
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
中国综合社会调查（2023）
中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。CGSS系统、全面的收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的趋势，探讨具有重大科学和现实意义的议题，推动国内科学研究的开放与共享，为国际比较研究提供数据资料，充当多学科的经济与社会数据采集平台。
中国学术调查数据资料库 收录
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录