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？
Establishing a Social Research Infrastructure for Hazards and Disaster Studies – Manitoba Canada|灾害研究数据集|教育资源数据集
收藏Mendeley Data2024-06-13 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://www.designsafe-ci.org/data/browser/public/designsafe.storage.published/PRJ-3378
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Establishing a Social Research Infrastructure for Hazards and Disaster Studies in Canada, funded by the Canada Research Chairs Program (Award # CRC-2020-00128). This project aims to comprehensively asset map the existing hazards and disaster scholars, educational courses, modules, and programs at the post-secondary education organizations in Manitoba, Canada. Accordingly, data were collected from the official institution websites of five universities and three colleges (https://www.edu.gov.mb.ca/ald/uni_coll.html), four religious institutions (https://www.edu.gov.mb.ca/ald/private_voc.html), and the Listing of Private Vocational Institutions of 52 private training institutions (https://www.edu.gov.mb.ca/pvi/list/list_n.html) in Manitoba. These data include the information of (1) courses that focus on climate change, hazards, risks, and disasters, and (2) academic programs that are related to the topic of climate change, disasters, and other crises. The original data also indicate faculty members who have expertise in conducting hazard and disaster research. However, faculty members’ data (e.g., names, email addresses, and office telephone numbers) cannot be shared publicly due to privacy and ethical concerns. The users may use the courses and programs information included in this dataset to identify related faculty members. These data illustrate the strengths and weaknesses of hazards-and-disaster-specific post-secondary education resources in Manitoba which might encourage hazards and disaster educators to understand the existing gaps and explore possible solutions. Researchers in Canada and internationally could use these data to navigate their potential research collaborators through related educational programs. Future students could use these data to search for hazards-and-disaster-related programs and courses, as well as contact potential faculty members in related departments. The general public could use the data to further search detailed information associated with the courses and programs they might be interested in as well as identify their community-based scholars through the courses and programs.
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
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
UAVDT Dataset
The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.
datasetninja.com 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，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。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。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 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
resume-conversations-llm-training
这是一个高质量的职业对话数据集，适用于构建能够理解简历、职业和职业成长的AI。数据集以结构化的JSONL格式提供，包含关于职业发展、技术趋势和专业技能的现实问答，非常适合开发者和AI实践者用于聊天机器人、职业咨询工具或LLM微调。
huggingface 收录
MIDV-500
该数据集包含使用移动设备拍摄的不同文档图像，这些图像通常具有投影变形。数据集分为训练和测试两部分，其中训练部分包含30种文档类型，测试部分包含20种，在应用神经网络之前，所有图像都被缩放到统一的宽度，宽度为400像素。该数据集的任务是进行消失点检测。
arXiv 收录