Marine Protected Areas Database|海洋保护数据集|地理信息数据集
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- 联合国海洋法公约(UNCLOS)通过,为海洋保护区的设立提供了国际法律框架。
- 联合国环境与发展会议(地球峰会)在里约热内卢召开,会议强调了海洋保护区的重要性,并推动了全球范围内的海洋保护行动。
- 世界自然保护联盟(IUCN)发布了《海洋保护区指南》,为海洋保护区的管理和监测提供了标准和建议。
- 联合国环境规划署(UNEP)和世界自然保护联盟(IUCN)共同启动了全球海洋保护区网络(GloMPO),旨在促进全球海洋保护区的协调和合作。
- 联合国生物多样性公约(CBD)第十次缔约方大会通过了《爱知目标》,其中目标11要求到2020年保护至少10%的海洋和沿海区域。
- 世界自然保护联盟(IUCN)发布了《海洋保护区数据库》,该数据库收集和整理了全球海洋保护区的信息,为科学研究和政策制定提供了重要数据支持。
- 联合国海洋会议在纽约召开,会议强调了海洋保护区在应对气候变化和保护海洋生物多样性方面的重要作用。
- 世界自然保护联盟(IUCN)更新了《海洋保护区数据库》,并发布了新的全球海洋保护区评估报告,评估了全球海洋保护区的覆盖率和有效性。
新能源光伏功率预测数据
采集数值天气预报数据、实时环境气象数据、光伏电站实时输出功率数据等信息,通过气象预测模型与功率预测算法,实现对光伏电站未来一段时间内气象数据及功率数据的预测。
安徽省数据知识产权登记平台 收录
中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
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。
arXiv 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录