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The Signal and the Noise - Exhibition documentation|科学与艺术数据集|展览文档数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://data.bathspa.ac.uk/articles/dataset/The_Signal_and_the_Noise_-_Exhibition_documentation/10735172
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Commissioned by Animate Projects and funded by a Wellcome Trust Large Arts Award, The Signal and the Noise was developed during collaborative research with biomedical scientist Dr Darren Logan at Sanger Institute, Cambridge. In the film I address the following question: how can I produce a Sci/Art work that moves beyond data visualisation and employs fiction as an operational tool that enhances the collaborative process, brings recent developments in genetic technologies into view and generates discussion and debate amongst diverse audiences? This item contains details and documentation of the various exhibitions, film festival and events that the film was shown in, and documentation of the Silent Signal conference at Derby University. Image and content credit: Animate Projects Used with permission, courtesy of Animate Projects. The work is under copyright and may not be used without permission. Use of this repository acknowledges cooperation with its policies and relevant copyright law.
创建时间：
2023-06-28
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
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
MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
www.nlm.nih.gov 收录
Oxford 102 Flowers
牛津102花卉数据集是一个主要用于图像分类的花卉集合数据集，分为102个类别，共102种花卉，其中每个类别包含40到258幅图像。 该数据集由牛津大学工程科学系2008年在相关论文 “大量类别上的自动花分类” 中发布
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中国农村教育发展报告
该数据集包含了中国农村教育发展的相关数据，涵盖了教育资源分布、教育质量、学生表现等多个方面的信息。
www.moe.gov.cn 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