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？
Hydrochemical and Biotic control on Iron Incrustations in Groundwater Heat Pump Systems|地热系统数据集|地下水化学数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-29 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/y599b89cwy
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链接失效反馈资源简介：
Data associated with manuscript published in "Geothermics", including data on/from water chemistry, incrustations, system info and camera inspections.
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
糖尿病预测数据集
糖尿病相关的医学研究或者健康数据
AI_Studio 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
魔搭社区 收录
PTB-Image
PTB-Image是一个包含扫描纸质心电图和相应数字信号的综合数据集，由越南河内VinUniversity College of Engineering and Computer Science和VinUni-Illinois Smart Health Center创建。该数据集旨在推动心电图数字化技术的研究，包含549个记录，每个记录由一位至五位患者的15个同步心电图信号组成，涵盖标准12导联心电图和Frank导联。数据集通过扫描原始PTB数据集的纸质心电图并打印部分信号制作而成，可用于心电图数字化、自动诊断及远程医疗等领域的应用研究。
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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