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Creative Foraging Game Data (0.9)|探索与发现数据集|实验范式数据集
收藏Mendeley Data2024-06-29 更新2024-06-29 收录
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https://figshare.com/articles/dataset/Online_data_for_Creative_Foraging_paper/5162149
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Raw-data and data description for the following paper: Creative Foraging: an Experimental Paradigm for Studying Exploration and DiscoveryYuval Hart, Avraham E Mayo, Ruth Mayo, Liron Rozenkrantz, Avichai Tendler, Uri Alon*, and Lior Noy*PLOS ONE, 2017 (in press)---------------------------------------------this has the correct 100 game version relevant to the paper. and older version of the dataset cotains 101 games, and the 'rated.xls' which is not used in the analysis in the paper (the final stage of the game)
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
Google Scholar
Google Scholar是一个学术搜索引擎，旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域，包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
scholar.google.com 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
中国1km分辨率逐月平均气温数据集（1901-2024）
该数据为中国逐月平均温度数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。数据单位为0.1 ℃。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
SATIR
SATIR是由北京航空航天大学创建的大规模热红外图像分割数据集，包含超过100,000张带有像素级标注的图像。该数据集涵盖了城市、室内外、航空等多种场景，旨在通过利用Segment Anything Model (SAM) 生成的伪标签进行预训练，提高特定类别的热红外图像分割精度。数据集的创建过程涉及使用SAM模型对未标记的热红外图像进行分割，生成高质量的分割掩码，进而构建伪标签。SATIR数据集的应用领域主要集中在热红外图像的分割任务，特别是在标注困难的情况下，提供了一种有效的预训练解决方案。
arXiv 收录