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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CO131-039_Ballybane West-02_Area-02|文化遗产数据集|岩石艺术数据集
收藏Mendeley Data2024-05-10 更新2024-06-28 收录
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https://zenodo.org/records/10237911
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Rock art, Ballybane West Townland, Co. Cork, Ireland. SMR Ref: CO131-039. Location 51.592325, -9.417746. Located 70m NW of the roadside panel at Ballybane West-01 ('Rock of the Rings'; SMR CO131-040). This model is not scaled and originally served as a test case - it is scheduled to be recaptured in more favourable conditions. The model opens aligned approx. N/S (top/bottom) and is focussed on a series of motifs in the SE quadrant of the large Ballybane West-02 panel. Rock-art at Derreennaclogh is some 2.1km to NW. Try the different rendering modes in 'Settings' (keyboard shortcuts: 1,2,3), manpiulate the viewing angle, or even flip the panel and view from underneath to help enhance the low-relief motifs. Generated from a photo series and processed in Agisoft Photoscan. Please note that this site is located on private land. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
创建时间：
2023-12-06
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
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 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
boat
本项目所使用的数据集名为“boat”，旨在为改进YOLOv11的船舶类型检测系统提供丰富的训练素材。该数据集包含六个主要类别，分别为：散货船、集装箱船、渔船、一般货船、矿石运输船和客船。这些类别涵盖了船舶运输行业的多样性，确保了模型在不同类型船舶识别上的全面性和准确性。数据集中的图像经过精心挑选和标注，确保每个类别的样本都具有代表性。通过使用“boat”数据集，改进后的YOLOv11模型将能够更准确地识别和分类不同类型的船舶，从而提高船舶监测和管理的效率。
github 收录
AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录