European Climate Assessment & Dataset (ECA&D)|气候研究数据集|气象数据数据集
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- European Climate Assessment & Dataset (ECA&D) 项目正式启动,旨在创建一个高质量的气候数据集,以支持欧洲气候变化的研究和评估。
- ECA&D 发布了首个版本的数据集,涵盖了欧洲多个国家的气象观测数据,包括温度、降水和风速等关键气候变量。
- ECA&D 数据集首次应用于欧洲气候变化研究,为科学家提供了丰富的历史气候数据,支持了多项气候模型和趋势分析。
- ECA&D 数据集进行了重大更新,增加了更多的气象站数据和新的气候变量,进一步提升了数据集的覆盖范围和质量。
- ECA&D 数据集被广泛应用于多个国际气候研究项目,成为欧洲气候变化研究的重要数据源之一。
- ECA&D 数据集继续扩展,增加了更多的高分辨率数据和长期气候趋势分析,为全球气候变化研究提供了宝贵的数据支持。
- 1The European Climate Assessment & Dataset project: first resultsRoyal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) · 2002年
- 2A new European daily high-resolution gridded data set of temperature and precipitation for climate change analysisRoyal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) · 2011年
- 3Evaluation of the E-OBS European high-resolution gridded data set of daily climate observationsRoyal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) · 2011年
- 4The role of climate observations in climate services: the ECA&D experienceRoyal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) · 2013年
- 5Recent extreme climate events in the coastal zone of Europe: analysis using the ECA&D datasetRoyal Netherlands Meteorological Institute (KNMI) · 2015年
中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)
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1901.1-2023.12。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
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
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
糖尿病预测数据集
糖尿病相关的医学研究或者健康数据
AI_Studio 收录
dorsar/lung-cancer
该数据集包含用于肺癌检测和分类的CT扫描图像,分为四类:腺癌、大细胞癌、鳞状细胞癌和正常(非癌性)肺组织。数据集总共有315张图像,每类图像的数量分别为腺癌120张、大细胞癌51张、正常54张、鳞状细胞癌90张。该数据集适用于训练和评估用于肺癌检测和分类的机器学习模型,可用于二分类(癌性与非癌性)和多分类(特定癌症类型)。
hugging_face 收录