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？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Raw ship-based Multibeam Sonar Data acquired during R/V Nathaniel B. Palmer expedition NBP0306 (2004)
收藏DataCite Commons2024-08-16 更新2025-04-16 收录
下载链接：
https://www.marine-geo.org/doi/10.1594/IEDA/305119
下载链接
链接失效反馈资源简介：
This data set was acquired with a ship-based Kongsberg EM120 Multibeam Sonar system during Nathaniel B. Palmer expedition NBP0306 conducted in 2004 (Chief Scientist: Dr. Bruce Luyendyk; Investigator(s): Dr. Bruce Luyendyk and Dr. Lou Bartek). These data files are of MBSystem Compatible format and include Acoustic Backscatter, Swath Bathymetry, and Sidescan data that have not been processed. Data were acquired as part of the project(s): Collaborative Research: Antarctic Cretaceous-Cenozoic Climate, Glaciation, and Tectonics: Site surveys for drilling from the edge of the Ross Ice Shelf, and funding was provided by NSF grant(s): OPP00-87392 and OPP00-88143.
提供机构：
Interdisciplinary Earth Data Alliance (IEDA)
创建时间：
2016-02-05
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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集，旨在通过大规模多语言数据集训练，实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率，并结合预训练的大型语言模型作为骨干，支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域，旨在解决高延迟和低自然度的问题，提供接近人类水平的语音合成质量。
arXiv 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
github 收录