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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？
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霞美社区居委会_政务服务事项办理清单
收藏福建省公共数据资源统一开放平台2024-07-12 更新2024-08-31 收录
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霞美社区居委会_政务服务事项办理清单
提供机构：
漳州市数字漳州建设办公室
数据主题
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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
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
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台（抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩）的117720个短视频，包含381926个样本和535个话题，覆盖了从发布后的互动信息，如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法，对视频的长期传播影响力进行评分，分为0到9级，旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
arXiv 收录
Vehicle Energy Dataset (VED)
Vehicle Energy Dataset (VED)是由密歇根大学创建的一个大规模数据集，包含从2017年11月至2018年11月期间，在美国密歇根州安娜堡收集的383辆个人汽车的燃油和能量数据。该数据集捕捉了车辆的GPS轨迹以及燃油、能量、速度和辅助电源使用的时间序列数据。数据集中的车辆类型多样，包括264辆汽油车、92辆混合动力车和27辆插电式混合动力/电动车。VED数据集总里程约374,000英里，涵盖了从高速公路到交通密集的市中心区域等各种驾驶条件和季节。数据集创建过程中，研究团队通过安装在车辆上的OBD-II记录器收集数据，并对个人身份信息进行了去标识化处理，以保护参与者隐私。VED数据集的应用领域广泛，包括车辆能源消耗建模、驾驶员行为建模、机器学习和深度学习、交通模拟器的校准、最佳路线选择模型、人类驾驶员行为预测以及自动驾驶汽车的决策制定等。
arXiv 收录