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？
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东莞市常平镇公办（集体办）幼儿园基本信息|幼儿教育数据集|教育管理数据集
收藏开放广东2025-05-27 更新2024-02-29 收录
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https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
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链接失效反馈资源简介：
该数据表包含了2022年东莞市常平镇正在运营的公办（集体办）幼儿园基本信息。包含了镇街，《东莞市幼儿园注册证》编号，幼儿园名称，学校地址，举办单位，主管部门，批准办学规模（班），批准办学规模（人），《东莞市幼儿园注册证》发证机关，《东莞市幼儿园注册证》发证日期，《东莞市幼儿园注册证》有效期限，证照名称，发证机关唯一标识，发证机关所属行政区划代码。
提供机构：
东莞市
创建时间：
2022-10-28
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
GVJahnavi/Crops_set
该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像，标签特征的数据类型为类标签，具体包括20种不同的植物病害和健康状态，如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病，以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集，训练集包含25384个样本，测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节，总大小为474216412.07000005字节。
hugging_face 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2024）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2024年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2024）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录
WideIRSTD Dataset
WideIRSTD数据集包含七个公开数据集：SIRST-V2、IRSTD-1K、IRDST、NUDT-SIRST、NUDT-SIRST-Sea、NUDT-MIRSDT、Anti-UAV，以及由国防科技大学团队开发的数据集，包括模拟陆基和太空基数据，以及真实手动标注的太空基数据。数据集包含具有各种目标形状（如点目标、斑点目标、扩展目标）、波长（如近红外、短波红外和热红外）、图像分辨率（如256、512、1024、3200等）的图像，以及不同的成像系统（如陆基、空基和太空基成像系统）。
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ConPR
ConPR数据集由首尔国立大学的机械工程系创建，专注于一个活跃的建筑工地，用于多会话地点识别。该数据集包含12个序列，每个序列捕捉不同日期的建筑进度，涵盖多种环境如车道、楼梯和狭窄的森林道路。数据集包括RGB图像、LiDAR点云数据和IMU数据，支持视觉和LiDAR基础的地点识别技术，并提供基于范围的地点识别评估的地面真实信息。该数据集旨在推动在动态和挑战性环境中的地点识别算法的发展。
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