Jordan Vital Registration Live Births Data 1956|人口统计数据集|出生登记数据集
收藏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。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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Food101
Food101是一个包含101种食物类别的数据集,共有101,000张图片。每个类别提供250张手动审查的测试图像和750张训练图像。训练图像未经清理,因此仍包含一定量的噪声。所有图像都被缩放到最大边长为512像素。图像包括光照、视角和背景的变化,使其成为一个具有挑战性的数据集。
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NIST Thermochemical Database
NIST Thermochemical Database(NIST热化学数据库)是一个包含大量热化学数据的数据集,涵盖了各种化学物质的热力学性质,如焓、熵、自由能等。该数据库由美国国家标准与技术研究院(NIST)维护,旨在为科学研究和工业应用提供准确的热化学数据。
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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。
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