Streptomyces sp.
收藏Psych-101
Psych-101数据集是一个自然语言转录的心理学实验数据集,包含了160个心理学实验的逐次数据,涉及60,092名参与者,共记录了10,681,650次选择。数据集中的选择信息被封装在“<<”和“>>”标记中。数据集的主要用途是研究人类认知的基础模型。数据集提供了详细的实验文本、实验标识符和参与者标识符。数据集的语言为英语,使用Apache 2.0许可证。
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OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)
OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。
www.omim.org 收录
yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合,包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
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Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建,专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频,总计超过580,000个手动标注的边界框,适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富,包括多种场景和光照条件下的视频序列,支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中,数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展,旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
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CKMImageNet
CKMImageNet是一个旨在推进AI驱动的环境感知无线通信和感知研究的综合数据集,由东南大学国家移动通信研究实验室提供。该数据集整合了位置特定的通道知识数据、高保真环境地图及其视觉表示。CKMImageNet支持多种AI驱动的方法进行通道知识图(CKM)构建,包含监督和非监督、判别和生成AI方法。数据集利用先进的射线追踪技术构建,确保了高保真度和环境准确性。它为AI模型学习环境感知传播模式提供了基础工具,可应用于6G系统的网络规划、资源分配等领域。
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